Как ни крути, но языковая модель ChatGPT никогда не может полностью заменить программиста, так как только около 1/10 от общего времени процесса разработки занимает написание кода. Однако ChatGPT великолепно помогает в различных аспектах программирования. Чем больше навыков и опыта у программиста, тем больше пользы он может извлечь от "помощника", который может: Производить оптимизацию кода и улучшать производительность. Искать и устранять ошибки в коде. Объяснять сложные концепции и алгоритмы. Помогать в разработке идеи и выборе подходящей архитектуры. Создавать прототипы и демонстрационные версии программ. Давать советы по стилю и лучшим практикам программирования. Автоматизировать повторяющиеся задачи. Генерировать код на основе спецификаций или заданных параметров. Расширять функциональность с помощью плагинов и инструментов. Писать документацию и комментарии к коду. Сегодня невероятно глупо не использовать возможности ChatGPT. Это действительно универсальный помощник, который существенно облегчает жизнь программиста и повышает эффективность разработки. Такое программирование становится гораздо более приятным и эффективным делом, чем когда-либо раньше. Возьмем не простой пример, которым завален весь интернет, а возьмем задачу поинтереснее: используя помощника ChatGPT напишем код, который используя нейросеть сможет решать задачу по распознаванию квадратов на картинке. Спросим нейросеть об этапах создания такого кода:- Из каких этапов состоит код для распознавания квадратов на картинке с помощью нейросети? Из каких этапов состоит код для распознавания квадратов на картинке с помощью нейросети? Итак, мы получили этапы, которые должны закодировать: Код для распознавания квадратов на картинке с помощью нейросети обычно состоит из следующих этапов: Подготовка данных: Этот этап включает загрузку изображений, преобразование их в формат, совместимый с нейросетью, и разделение данных на обучающую и тестовую выборки. Создание модели нейросети: Здесь определяется архитектура нейросети, включая типы слоев, количество нейронов в каждом слое, функции активации и другие параметры модели. Обучение модели: На этом этапе модель нейросети обучается на обучающей выборке. Она подстраивает свои веса и параметры, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Обычно используется метод градиентного спуска для обновления весов. Оценка модели: После завершения обучения модели оценивают на тестовой выборке, чтобы оценить ее производительность. Возможны различные метрики, такие как точность, полнота и F-мера, чтобы оценить эффективность распознавания квадратов. Применение модели: После успешной оценки модель можно применять для распознавания квадратов на новых изображениях. Это включает прогон изображений через модель и получение предсказанных меток или координат квадратов на изображении. Оптимизация и доработка: При необходимости можно производить оптимизацию модели, включая изменение ее архитектуры, параметров обучения и дополнительную настройку для достижения лучшей производительности. Начнем последовательно писать код по пунктам. Сначала мы должны создать картинки с квадратами (датасет для обучения нейросети), так и пишем ей: напиши код на python генерации картинок 128х128 с квадратом в центре, разных размеров и разных цветов   P.S. Далее я уже не буду прикладывать скриншоты экрана, а только код с запросами и ответами нейросети. Итак, мы получили код для генерации одной картинки. Запуск этого кода генерит такую картинку: Круто! Но нам нужен датасет для обучения будущей нейросети, поэтому изменим код сами - добавив цикл, или попросим сделать это нейросеть ChatGPT: Делаем новый запрос: измени код выше добавив в него цикл для генерации 100 изображений, которые должны сохраняться в подкаталог "boxes" каталога "training_dataset" с именами картинок генерирующихся циклом от 0 до 100 с расширением png Получаем ответ: Ответ ChatGPT: В этом обновленном коде добавлен цикл, который выполняется 100 раз,  генерируя 100 изображений с квадратами разных размеров и цветов.  Изображения сохраняются в подкаталог "boxes" внутри каталога  "training_dataset". Имена файлов генерируются в формате "image_0.png",  "image_1.png" и так далее, в зависимости от номера итерации цикла.   Я уже в шоке! Вот результат запуска кода: Теперь у нас есть загруженные(сгенерированные) изображения, преобразованные в формат совместимый с нейросетью - т.е. в формате png (можно использовать другой формат) и все одинакового размера с нужными нам объектами, причем все они сохранены в каталог training_dataset/boxes. Причем эти каталоги создаются автоматом, если их нет.  Для разделения датасета, для обучения нейросети распознаванию квадратов, на обучающую и тестовую выборки, логично написать запрос используя библиотеку tensorflow напиши команды для загрузки этих  изображений из каталога "training_dataset" для обучающей и  тестовой выборки P.S. почему я указал каталог "training_dataset", а не каталог "training_dataset/boxes"? - Т.к. каталог boxes - фактически играет роль маркера одного класса картинок находящихся в нем. Запускаем код: Видим, что успешно загрузили картинки класса boxes, из них 80 отдали обучающей выборке и 20 для проверочного набора. Немного поправим код, добавим перемешивание наших картинок:  добавь в код выше перемешивание картинок   Нейросеть взяла и кардинально поменяла код, выдав такой результат:  Вот обновленный код с перемешиванием изображений в каждой эпохе для обучающей выборки:   В этом обновленном коде мы используем функцию image_dataset_from_directory из TensorFlow для загрузки изображений в виде набора данных. Мы устанавливаем параметр shuffle=True, чтобы перемешать изображения в каждой эпохе. Параметр seed=42 используется для фиксации случайного перемешивания, чтобы результат был воспроизводимым. Затем мы преобразуем набор данных в отдельные изображения, чтобы выполнить перемешивание вручную. Мы используем функцию unbatch для этого. После этого мы перемешиваем массив изображений с помощью np.random.shuffle. Наконец, мы разделяем перемешанный массив на обучающую и валидационную выборки, используя индекс train_size. В результате у нас будет переменная train_images, содержащая обучающие изображения, и переменная val_images, содержащая валидационные изображения. Причем код рабочий, вот результат его выполнения: Считаю, что нужно сделать более логично, такой командой: используя библиотеку tensorflow напиши команды для загрузки этих   изображений из каталога "training_dataset" для обучающей и  тестовой  выборки, не используя numpy, с перемешиванием изображений в обучающей и   тестовой выборке   Получаем упрощенный ответ: Вот пример кода для загрузки изображений из каталога  "training_dataset/boxes" в TensorFlow для обучающей и тестовой выборки с  перемешиванием:   В этом коде мы используем ImageDataGenerator для создания генератора изображений. Опция rescale=1./255 выполняет масштабирование значений пикселей в диапазоне от 0 до 1. Опция validation_split=0.2 указывает, что 20% данных будет использоваться для валидации. Затем мы используем метод flow_from_directory для загрузки изображений из каталога. Мы указываем target_size=(128, 128), чтобы изменить размер изображений до 128x128 пикселей. batch_size определяет размер пакета данных, а class_mode=None указывает, что у нас нет категориальных меток для классификации. Обучающая и тестовая выборки загружаются с помощью subset="training" и subset="validation" соответственно. Параметры shuffle=True и seed=42 используются для перемешивания данных в обеих выборках. Это гарантирует, что изображения будут перемешаны одинаковым образом в каждой выборке при повторном запуске кода. Такой код меня уже устраивает, но нужно проверить, поэтому его запускаем: Теперь Ок, можем двигаться дальше. Пишем запрос)) пока практически всё сделали за нас... Для кода выше создай модель нейросети для её обучения распознавания квадратов на этих обучающих и тестовых выборках   Получаем ответ: Вот пример кода для создания модели нейросети для обучения распознавания квадратов на обучающих и тестовых выборках: В этом коде мы используем модуль tf.keras для создания модели нейросети. Мы определяем модель как последовательную сеть с несколькими сверточными слоями и плотными слоями. В нашем примере, мы используем три сверточных слоя Conv2D с активацией relu и пулингом MaxPooling2D для уменьшения размерности данных. Затем мы выпрямляем данные с помощью слоя Flatten и добавляем два плотных слоя Dense с активацией relu. Наконец, мы добавляем выходной слой Dense с активацией sigmoid, так как мы хотим решить задачу бинарной классификации - определение присутствия или отсутствия квадрата. Модель компилируется с оптимизатором adam, функцией потерь binary_crossentropy для бинарной классификации и метрикой accuracy для оценки производительности модели. Затем мы обучаем модель с помощью метода fit, используя обучающую выборку train_data и валидационную выборку test_data из предыдущего кода. Мы указываем epochs=10, чтобы обучение выполнилось в течение 10 эпох. Запустим код, добавив в него из прошлого кода загрузку обучающей и валидационной выборки: Наконец-то получаем ошибку: ValueError: Target data is missing. Your model was compiled with loss=binary_crossentropy, and therefore expects target data to be provided in fit(). Спросим об этом нейросеть: исправь ошибку ValueError: Target data is missing. Your model was  compiled with loss=binary_crossentropy, and therefore expects target  data to be provided in `fit()`   её ответ: Извините за путаницу. Ошибка возникает из-за того, что модель ожидает, чтобы целевые данные были предоставлены при обучении, но в предыдущем коде не было указано, какие целевые данные использовать. Если мы предполагаем, что квадраты должны быть распознаны как положительные примеры, то мы можем создать соответствующие метки целевых данных для обучающей и тестовой выборок. Вот обновленный код, исправляющий эту проблему: В этом обновленном коде мы создаем метки целевых данных для обучающей и тестовой выборок. Мы используем функцию tf.concat для объединения тензоров из единиц (положительные примеры) и нулей (отрицательные примеры) в соответствующих пропорциях. Затем мы передаем эти метки целевых данных в метод fit вместе с обучающей и тестовой выборками для выполнения обучения модели. Теперь модель будет корректно обучаться на задаче бинарной классификации для распознавания квадратов. Запускаем и проверяем! Опять ошибка: ValueError: y argument is not supported when using keras.utils.Sequence as input. Давайте и эту ошибку исправим с помощью ChatGPT:  исправь ошибку ValueError: `y` argument is not supported when using `keras.utils.Sequence` as input.   Получаем ответ и новый код: При использовании объекта ImageDataGenerator.flow_from_directory с параметром class_mode=None, модель ожидает, что данные будут представлены в виде генератора типа keras.utils.Sequence, а не массива. Для решения этой проблемы, мы можем создать собственный класс-последовательность (sequence) для предоставления данных модели. Вот исправленный код: В этом коде мы создаем класс ImageSequence, который наследуется от Sequence. В методе __getitem__ мы возвращаем пакеты данных и меток целевых данных. В методе __len__ мы возвращаем общее количество пакетов данных. Затем мы создаем обучающую и тестовую последовательности, используя этот класс. Мы передаем каталог с изображениями и размер пакета данных в качестве параметров. После этого создается модель нейросети, компилируется и обучается на обучающей и тестовой последовательностях. Обратите внимание какие везде логические объяснения, хотя прошлый код мы могли исправить вот здесь закомментировав строки запрещающие "класс". Ок, давайте запустим итоговый код, который создала нейросеть: Вот он момент истины:  Код получился условно "рабочий", т.к. код датасеты генерит +1, делит и загружает обучающие выборки +1,  модель создает +1, обучает +1 - НО модель не сходится -1 ! т.е. идет переобучение модели и поэтому такая модель не особо пригодна. Следовательно нам уже нужно "руками" доработать только модель нейросети. Или )) попросить ChatGPT сделать это: модель нейросети не сходится, происходит переобучение, поменяй код, так чтобы нейросеть смогла обучиться распознавать квадраты   Вот ответ: Чтобы бороться с проблемой переобучения и улучшить обобщающую способность модели, можно применить следующие изменения в коде: Добавить слои Dropout после сверточных слоев и перед плотными слоями. Dropout помогает предотвратить переобучение, случайным образом обнуляя выходные значения некоторых нейронов во время обучения. Использовать регуляризацию L2 для плотных слоев. Это позволяет снизить сложность модели и ограничить веса нейронов, что помогает предотвратить переобучение. Увеличить количество обучающих данных. Добавить больше изображений с квадратами в обучающую выборку поможет модели лучше обобщить паттерны, что снизит вероятность переобучения. Уменьшить размер пакета данных (batch_size), чтобы увеличить степень стохастичности в процессе обучения. Увеличить количество эпох обучения для длительного обучения модели. Вот обновленный код, учитывающий эти изменения: В этом обновленном коде мы добавили Dropout слои после каждого сверточного слоя и перед Conv2D слоями. Мы установили коэффициент отсева равным 0,25, чтобы случайным образом снизить 25% выходной мощности нейронов во время обучения. Мы также добавили регуляризацию L2 (kernel_regularizer=l2(0.001)) к слою Dense с параметром регуляризации, равным 0.001. Это помогает контролировать сложность модели и предотвращает переобучение. Модель скомпилирована и обучена с использованием функции оптимизатора. Мы увеличили количество эпох до 20 для более длительного обучения. Наконец, мы оцениваем модель на тестовом наборе с помощью функции evaluate. Благодаря включению Dropout, регуляризации и увеличению периодов обучения обновленная модель должна иметь больше шансов научиться распознавать квадраты без переобучения. Давайте проверим это в деле: Опять не то .... А теперь делаем небольшую магию) Меняем всего лишь модель нейросети: И получаем уже сходимость сети. Т.е. в целом можно пользовать нейросеть как хорошего помощника в написании некоторого драфт кода, но требуется дорабатывать этот код. И иногда большой объем работ именно такая нейросеть пишет быстро и почти не надо правок. А вот там, где требуется некоторая экспертность - там нужно вручную править существенные моменты.