|
Быстрый рост объема экологических данных представляет серьезную проблему при анализе сложных сетей загрязнения. Хотя ML был ключевым инструментом, его широкому внедрению препятствовали крутая кривая обучения и значительный пробел в знаниях среди ученых-экологов. В новом исследовании, опубликованном в журнале Eco-Environment & Health 3 февраля 2024 года, сообщается о новаторском подходе, который объединяет ChatGPT с машинным обучением для оптимизации его использования в науке об окружающей среде. Это исследование представляет удобную для пользователя структуру, удачно названную "ChatGPT + ML + Environment", предназначенную для демократизации применения машинного обучения в исследованиях окружающей среды. Упрощая сложные процессы обработки данных, выбора модели и обучения алгоритмам, эта парадигма позволяет ученым-экологам, независимо от их опыта в области вычислительной техники, в полной мере использовать потенциал машинного обучения.
|
|
Метод предполагает использование интуитивно понятного диалогового интерфейса ChatGPT для руководства пользователями по сложным этапам машинного обучения, от анализа исходных данных до интерпретации результатов. Ведущий исследователь Хаоюань Ань утверждает: "Эта новая парадигма не только упрощает применение ML в нашей области, но и открывает неиспользованный потенциал для экологических исследований, делая их доступными более широкому кругу ученых без необходимости в глубоких технических знаниях". Интеграция ChatGPT с ML может значительно снизить барьеры для использования передового анализа данных в науке об окружающей среде, позволяя проводить более эффективный мониторинг загрязнения, разработку политики и исследования в области устойчивого развития. Это знаменует собой значительный шаг к принятию более обоснованных экологических решений и потенциал для революционных открытий в этой области.
|
