В этом сообщении блога я поделюсь своим опытом разработки системы обнаружения сердечных заболеваний с использованием методов машинного обучения.

Я расскажу о ключевой роли ChatGPT, языковой модели искусственного интеллекта, в решении проблем с кодом, уточнении сценариев Python и улучшении шаблонов HTML. Присоединяйтесь к мне, Абхиджиту, Сумье и Юсуфу, моим товарищам по команде, и мы расскажем о нашем опыте сотрудничества с ChatGPT, который был похож на беседу с экспертом по программированию.

История стойкости

Работая над системой обнаружения сердечных заболеваний, я столкнулся с серьезной неудачей, когда моя команда и я стали жертвами мошенничества при попытке приобрести готовую версию проекта. В процессе мы потеряли и деньги, и время. Однако вместо того, чтобы сдаться, мы приняли решение взять дело в свои руки. Решив завершить проект, мы посвятили целую ночь обучению, кодированию и преодолению неудач, вызванных мошенничеством.

С помощью ChatGPT и нашей непоколебимой решимости мы независимо успешно разработали систему обнаружения сердечно-сосудистых заболеваний.

Цель нашего проекта

Целью нашего крупного проекта была разработка точной системы обнаружения сердечных заболеваний, способной анализировать данные пациентов и прогнозировать вероятность сердечных заболеваний. Однако, столкнувшись с проблемами на этом пути, мы обратились к ChatGPT за помощью и руководством.

Использование ChatGPT для исправления и улучшения кода

На протяжении всего проекта мы получали невероятную поддержку от ChatGPT, когда дело доходило до решения проблем, связанных с кодом. Его способность давать быстрые и проницательные ответы создавала ощущение, что мы общаемся с экспертом по программированию.

Например, возникла проблема с загрузкой файла RF.pkl, и ChatGPT предложил проверить путь к файлу и использовать правильный файловый режим для его открытия. Вот фрагмент кода, иллюстрирующий исправление:

import pickle

# Load the RF.pkl file
with open('RF.pkl', 'rb') as file:
    model = pickle.load(file)

Вот еще один пример — ChatGPT предложил организовать HTML-форму более структурированным образом с помощью CSS-классов Bootstrap. Было рекомендовано использовать класс «контейнер» для основного контейнера, применять соответствующие классы CSS для элементов формы и добавлять класс «группа форм» для лучшего выравнивания и интервалов. Эти усовершенствования привели к более визуально привлекательной и удобной для пользователя форме.

<div class="container">
    <h2>Heart Disease Prediction Form</h2>
    <form id="prediction-form" action="/predict" method="POST">
        <div class="form-group">
            <label for="age">Age:</label>
            <input type="text" class="form-control" id="age" name="age" required>
        </div>
        <!-- Add more form fields as needed -->
        <!-- ... -->
        <div class="form-group">
            <button type="submit" class="btn btn-primary">Predict</button>
        </div>
    </form>
</div>

Улучшение сценариев Python и алгоритма прогнозирования с помощью ChatGPT

ChatGPT не только устранял проблемы с кодом, но и сыграл жизненно важную роль в улучшении наших скриптов Python. Его рекомендации и предложения помогли оптимизировать процесс обучения модели, что привело к повышению точности прогнозов сердечных заболеваний.

Например, при обсуждении масштабирования функций ChatGPT рекомендовал использовать StandardScaler из scikit-learn и предоставил фрагмент кода для демонстрации реализации:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Scale the features using StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

В этом фрагменте кода ChatGPT помог нам реализовать функцию прогнозирования с помощью модели случайного леса (RF). Он предоставил руководство по получению пользовательских данных из HTML-формы, выполнению прогноза с использованием обученной модели RF и интерпретации результата прогноза. Затем результат отображается в шаблоне result.html.

# Get user inputs from the form
age = int(request.form['age'])
sex = int(request.form['sex'])
cp = int(request.form['cp'])
# ... (other input variables)

# Perform prediction using the trained RF model
prediction = rf_model.predict([[age, sex, cp, ...]])[0]

# Interpret the prediction result
result = "No heart disease detected."
if prediction == 1:
    result = "There is a chance of heart disease."

# Render the result in the template
return render_template('result.html', result=result)

Помощь в разработке HTML-шаблонов

ChatGPT не только помог со сценариями Python, но и оказался неоценимым помощником в разработке удобных HTML-шаблонов. Его предложения по организации полей формы, улучшению визуального макета и улучшению взаимодействия с пользователем сыграли ключевую роль в формировании внешнего интерфейса проекта.

Например, при обсуждении использования Bootstrap для адаптивного дизайна ChatGPT рекомендовал добавить следующий фрагмент кода, чтобы использовать систему сетки Bootstrap:

<div class="container">
  <div class="row">
    <div class="col-md-6">
      <!-- Left column content -->
    </div>
    <div class="col-md-6">
      <!-- Right column content -->
    </div>
  </div>
</div>

В другой ситуации, чтобы добавить кнопку выхода из системы на панель навигации, ChatGPT предложил изменить HTML-код, добавив новый элемент списка со ссылкой «Выход». Рекомендуется использовать предварительно определенные CSS-классы Bootstrap для оформления панели навигации и обеспечения правильного выравнивания. Классы «navbar-dark» и «bg-dark» устанавливают темную тему для панели навигации.

<nav class="navbar navbar-expand-sm navbar-dark bg-dark">
    <a class="navbar-brand" href="#">Heart Disease Prediction</a>
    <button class="navbar-toggler" type="button" data-toggle="collapse" data-target="#navbarNav"
            aria-controls="navbarNav" aria-expanded="false" aria-label="Toggle navigation">
        <span class="navbar-toggler-icon"></span>
    </button>
    <div class="collapse navbar-collapse" id="navbarNav">
        <ul class="navbar-nav ml-auto">
            <li class="nav-item">
                <a class="nav-link" href="/">Home</a>
            </li>
            <li class="nav-item active">
                <a class="nav-link" href="/logout">Logout</a>
            </li>
        </ul>
    </div>
</nav>

Совместная работа с ChatGPT изменила правила игры для нашей системы обнаружения сердечных заболеваний. Это оказало неоценимую помощь в устранении проблем с кодом, улучшении моих сценариев Python и улучшении моих шаблонов HTML. Ответы ChatGPT были настолько понятными и экспертными, что казалось, будто вы разговариваете с гением программирования. Это значительно ускорило процесс разработки.

Кроме того, наша история устойчивости продемонстрировала настойчивость, необходимую для преодоления трудностей и достижения успеха в проектах по программированию :)

Празднование!

Когда мы, наконец, завершили проект, это был момент чистой радости и свершения. Мы превратили стрессовый момент в возможность для роста, обучения и расширения возможностей. Наша система обнаружения сердечных заболеваний была точной, эффективной и могла оказать положительное влияние на жизнь людей.

Мы хотели бы выразить искреннюю благодарность OpenAI за разработку ChatGPT, исключительной языковой модели ИИ, которая расширяет возможности разработчиков и расширяет их возможности кодирования. Его замечательные возможности сделали его бесценным союзником на протяжении всего развития нашего проекта.

Исходный код: https://shorturl.at/duyB9
Обратите внимание — это не совсем похоже на наше Окончательное представление проекта. Это только для справки и помощи.