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.