作者：Damir Yalalov 翻译：陈超
校对：赵茹萱本文约1100字，建议阅读5分钟
本文介绍了ChatGPT如何解决简单的机器学习任务并给出了鸢尾花分类和城市预测两个案例。一句话概括：
ChatGPT可以帮助你完成简单的机器学习任务——以下是方法：
ChatGPT是一个聊天机器人，可以帮助你完成简单的机器学习任务，例如分级和分类任务。 它会用一种自然语言处理算法来理解你的问题并提供准确的答案。 你可以给ChatGPT提供更多的数据用以训练它实现更加准确地输出。这一工具设计的初衷就是为了方便使用，并且只需要很少的训练就可以实现准确输出。
我们并不用太费力，就能使用ChatGPT获得简单机器学习任务的准确结果。也多亏有自然语言处理算法，聊天机器人才能够理解你的问题并提供准确的答案。你也可以通过提供更多的数据的方式来进一步提升聊天机器人输出的准确性。
ChatGPT非常易用，且只需要很少的训练就可以实现，对于那些想从简单的机器学习任务上手的人来说，是一个很好的选择。
ChatGPT并不是为了使机器学习更加普及的目标而创建出来的。所以那意味着，ChatGPT只包含了满足机器学习需要的少量优点。首先，设计ChatGPT的目的就是为了易于使用。它的交互界面简单、直观，容易上手。其次，ChatGPT响应迅速。它能够快速处理大量数据，对要求极高处理能力的任务来说是一个理想的选择。它能够持续产出高质量的结果，而这对任何机器学习任务来说都是必要的。
ChatGPT如何协助完成机器学习任务
ChatGPT是一个允许你发布可参与自然对话的虚拟机器学习算法的平台。为了创建你自己的机器学习模型，你需要给ChatGPT提供数据。数据可以是标签、数字或任何其他类型的能够用于训练聊天机器人的数据。
一旦你提供了数据，ChatGPT就能用这些数据训练聊天机器人。训练过程可能会用时几秒钟，这依赖于你提供的数据量。一旦训练过程结束，你将会拥有一个可以完成自然对话的聊天机器人。看一看下面这几个例子。这个例子将鸢尾花的多维数据输入了ChatGPT。 这是机器学习的标准分级任务。
最好提供用逗号隔开的简单文本数据，因为ChatGPT并不能理解数组。
一旦机器人得到训练，你就可以通过查询获得结果。给ChatGPT提供不同的参数就可以预测正确的响应结果。
另外一个基于数值型输入和城市标签的机器学习任务如下所示。 在这个例子里，ChatGPT将会尝试基于月收入和压力水平来预测城市。
最后，ChatGPT能够处理像分级和分类的基础机器学习任务。 正如以上提到的例子，ChatGPT也可以用于以来输入数据来预测输出值。
关于ChatGPT的文章：
- Top 50 Text-to-Image Prompts for AI Art Generators Midjourney and DALL-E
https://mpost.io/top-50-text-to-image-prompts-for-ai-art-generators-midjourney-and-dall-e/
- OpenAI updated GPT-3: higher quality writing and longer text capability
https://mpost.io/openai-updated-gpt-3-higher-quality-writing-and-longer-text-capability/
- 5 unexpected ways to use ChatGPT in your Tinder convos and get a date
https://mpost.io/5-unexpected-ways-to-use-chatgpt-in-your-tinder-convos-and-get-a-date/
原文标题：ChatGPT can solve simple machine learning tasks as classification and categorization
原文链接：
https://mpost.io/chatgpt-can-solve-simple-machine-learning-tasks-as-classification-and-categorization/
编辑：黄继彦
校对：程安乐
译者简介
陈超，北京大学应用心理硕士，数据分析爱好者。本科曾混迹于计算机专业，后又在心理学的道路上不懈求索。在学习过程中越来越发现数据分析的应用范围之广，希望通过所学输出一些有意义的工作，很开心加入数据派大家庭，保持谦逊，保持渴望。
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