8、借助ChatGPT开拓未来与掌握营销之道

借助ChatGPT开拓未来与掌握营销之道

一、ChatGPT助力开发者

ChatGPT为开发者提供了诸多强大的功能，极大地提升了开发效率与质量。

1. ML模型可解释性
   • 概念 ：模型可解释性指人类理解ML模型预测背后逻辑的难易程度，即明白模型如何做出决策以及哪些变量影响预测结果。
   • 示例 ：以使用深度学习卷积神经网络（CNN）进行图像分类为例，使用Python和Keras构建模型，从 keras.datasets 下载CIFAR - 10数据集，该数据集包含60,000张32x32的彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图像。以下是模型代码：

model=tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=(3,3),activation='relu',input_shape=(32,32,1)))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(1024,activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activ