Veri bilimi hızla gelişen bir alandır ve ChatGPT gibi yapay zeka araçları, profesyonellerin veri odaklı görevlerini nasıl ele aldıklarını devrim niteliğinde değiştirme vaadi taşımaktadır. 

Ancak, ChatGPT’yi veri bilimcilerinin günlük iş akışlarına entegre etmek, bazı zorlukları da beraberinde getirir. 

14 profesyonel veri bilimcisinin ChatGPT’yi ortak görevlerde kullanmasını gözlemleyen ve 114 veri bilimcisiyle yapılan anketi içeren son bir çalışma, bu yapay zekanın veri bilimi alanında kullanılmasının zorluklarını ve fırsatlarını aydınlatmaktadır.

Veri Biliminde ChatGPT Kullanımında Karşılaşılan Büyük Zorluklar

1. ChatGPT ile Bağlam Paylaşma Zorluğu

Veri bilimcilerinin karşılaştığı başlıca zorluklardan biri, ChatGPT ile etkili bir şekilde bağlam paylaşma zorluğudur. 

İnsan işbirlikçilerin aksine, ChatGPT’nin doğru ve ilgili yanıtlar üretmesi için kesin ve ayrıntılı bir bağlama ihtiyacı vardır. Bu eksiklik, genellikle yanlış anlamalara ve eksik çözümlere yol açar.

2. Veriler Hakkında Belirsiz Varsayımlar

ChatGPT bazen kullanıcılar tarafından hemen anlaşılmayan veriler hakkında varsayımlarda bulunur. 

Bu varsayımlar beklenmedik sonuçlara yol açabilir ve bu nedenle veri bilimcilerinin yapay zeka tarafından üretilen içeriği dikkatlice incelemeleri ve doğrulamaları gereklidir.

3. Beklentilerin Uyuşmazlığı

Bir diğer önemli sorun, kullanıcı beklentileri ile ChatGPT’nin yanıtları arasındaki uyumsuzluktur. 

Veri bilimciler genellikle görevleri için belirli gereksinimlere ve standartlara sahiptir ve ChatGPT’nin çıktıları bu beklentileri karşılamadığında, bu durum hayal kırıklığına ve verimsizliğe yol açabilir.

4. Gereksiz Kod Üretimi

ChatGPT’nin gereksiz veya ihtiyaç duyulmayan kod üretme eğilimi de bir başka zorluktur. Bu durum, yalnızca kod tabanını karmaşıklaştırmakla kalmaz, aynı zamanda üretilen kodun temizlenmesi ve optimize edilmesi için ek zaman ve çaba gerektirir.

5. Kullanıcı Tercihleriyle Uyuşmazlık

Veri yapıları ve kodlama stilleri konusundaki tercihler veri bilimciler arasında farklılık gösterir. ChatGPT’nin varsayılan çıktıları, bireysel tercihler veya mevcut proje standartlarıyla uyuşmayabilir ve bu da daha fazla düzenleme yapılmasını gerektirir.

6. Kod Doğrulama İhtiyacı

ChatGPT tarafından üretilen kodun doğruluğunu ve işlevselliğini sağlamak esastır. Veri bilimcileri, yapay zeka tarafından üretilen kodun gerekli standartları karşıladığından ve beklenen şekilde çalıştığından emin olmak için önemli ölçüde zaman harcamalıdır.

Veri Bilimciler Tarafından Kullanılan Stratejiler

Bu zorluklara rağmen, veri bilimciler ChatGPT kullanımından maksimum faydayı sağlamak için birkaç etkili strateji geliştirmişlerdir:

1. İstek Yapısı Teknikleri

Veri bilimciler, ChatGPT’nin çıktılarının kalitesini ve alaka düzeyini artırmak için tek seferlik ve birkaç örnekli istekler gibi çeşitli istek yapısı tekniklerini kullanır. Bu teknikler, isteklere net örnekler ve ayrıntılı talimatlar eklemeyi içerir.

2. Alan Uzmanlığı ile Destekleme

İstek sürecine alan uzmanlığının dahil edilmesi, ChatGPT’nin genel bilgisini veri bilimi görevlerinin özel gereksinimleriyle köprüler. Bu destekleme, yapay zeka tarafından üretilen yanıtların göreve daha uygun olmasını sağlar.

3. Alternatif Kaynaklar

ChatGPT’nin yanıtları yetersiz kaldığında, veri bilimciler genellikle çevrimiçi dokümantasyon, forumlar veya doğrudan deneyler gibi alternatif kaynaklara başvururlar.

Anket Bulguları

114 veri bilimcisiyle yapılan anket, deneyimleri ve beklentileri hakkında ek bilgiler sağlamıştır:

• İsteklerde Veri Dahil Etme: Birçok veri bilimci, ChatGPT’den daha doğru ve ilgili yanıtlar alabilmek için isteklere gerçek veriler dahil etmeleri gerektiğini düşünmektedir.
• Çoklu Etkileşimler: Kullanıcılar, üretilen kodu iyileştirmek ve mükemmelleştirmek için ChatGPT ile birden çok etkileşimde bulunmayı beklemektedir.
• Kod Değiştirme: Üretilen kodu düzenlemeyi beklemek yaygın bir uygulamadır ve bu, yapay zeka çıktılarının gözden geçirilmesi ve kişiselleştirilmesinin önemini vurgular.

Yapay Zeka Destekli Veri Bilimi Araçları İçin Öneriler

Çalışmanın bulgularına dayanarak, ChatGPT gibi yapay zeka araçlarının veri bilimi iş akışlarına entegrasyonunu artırmak için çeşitli öneriler sunulmuştur:

1. Bağlamı Önleyici ve Akıcı Şekilde Sağlama

Yapay zeka araçları, kullanıcı ile yapay zeka arasındaki etkileşimi daha pürüzsüz hale getirmek için bağlam paylaşımını önleyici ve akıcı bir şekilde kolaylaştıracak şekilde tasarlanmalıdır.

2. Sorgulayıcı Geri Bildirim Döngüleri Uygulama

Sorgulayıcı geri bildirim döngülerinin ve doğrulama farkındalığı operasyonlarının dahil edilmesi, yapay zeka tarafından üretilen içeriğin doğruluğunu ve alaka düzeyini sağlamaya yardımcı olabilir ve kod doğrulaması için gereken süreyi azaltabilir.

3. Şeffaflık Sunma

Yapay zeka araçları, varsayımlar ve paylaşılan bağlam hakkında şeffaf olmalı, yanıtların nasıl üretildiğini ve alan uzmanlığının nasıl uygulandığını açıkça açıklamalıdır.

Veri Bilimi Görevlerinde Zaman Tahsisi

Çalışma ayrıca veri bilimcilerin ChatGPT kullanırken zamanlarını nasıl tahsis ettiklerini de ortaya koydu:

• %64 İstek Hazırlama: ChatGPT’nin yanıtlarını etkili bir şekilde yönlendirmek için ayrıntılı ve kesin istekler hazırlamak önemli bir zaman dilimini kapsamaktadır.
• %27 Kodu Uyarlama: Üretilen kodu belirli gereksinimlere uygun hale getirmek ve incelemek önemli ölçüde zaman alır.
• %9 Kodu Doğrulama: Geriye kalan süre, yapay zeka tarafından üretilen kodun işlevselliğini ve doğruluğunu doğrulamaya adanmıştır.

Sonuç

ChatGPT’nin veri bilimi görevlerine entegrasyonu, hem zorluklar hem de fırsatlar sunmaktadır. Bağlam paylaşımı ve kod doğrulaması gibi konular dikkat gerektirirken, yapay zekanın veri biliminde kullanılmasının potansiyel faydaları çok büyüktür. Veri bilimciler, etkili stratejiler benimseyerek ve önerilen yönergeleri takip ederek ChatGPT’nin tüm potansiyelini açığa çıkarabilir, iş akışlarını daha verimli ve üretken hale getirebilirler. Yapay zeka destekli veri biliminin geleceği parlak görünmekte olup, devam eden iyileştirmeler ve yenilikler, daha sorunsuz ve güçlü araçlar için yol açmaktadır.