[챗GPT o1] 데이터 시각화 검토 수준의 차이 ChatGPT o1의 논리적 추론은 데이터 분석에도 여러 가지 측면에서 활용될 수 있을 것으로 보인다.다음은 (누군가가) 작성한 데이터 시각화 결과에 대해 ChatGPT o1의 논리적 추론 결과 예시이다.결과를 살펴보면, 기존의 모델 (ChatGPT 4o)가 생성한 결과에서 조차 흔히 발생되는 문제점을 충분히 전문적으로 진단한다는 사실을 알 수 있다.    아래는 일반적인 데이터 시각화 원칙을 기준으로 보았을 때, 첨부된 차트가 벗어난(개선이 필요한) 요소를 짚어본 것입니다.1. 가로축(계절) 구간이 “시간적 흐름”으로 정렬되지 않음일반적으로 **선 그래프(Line Chart)**는 시간 축(또는 연속적 값)이 가로축에 놓이고, 연속성을 전제로 값을 연결..

챗GPT o1 - 얼마나 유용해진 걸까? 고급 코딩 예제 검토 - 상품추천 알고리즘 코드 작성 비교 사례 간단한 비교 실험을 해본 결과이다. 과연 ChatGPT o1 모델의 강점이라고 하는 고급 코딩에서 4o 모델을 사용할때 보다 얼마나 구체적으로 좋은 결과를 제공할 것인가? 온라인 쇼핑몰 추천 시스템 로직을 예로 테스트 해본다.  [과제]아마존과 같은 온라인 쇼핑몰을 가정하고 가장 효율적이면서 실효성 높은 상품추천 로직을 파이썬 코드로 생성하라. 최신 접근 방식을 효율성있는 버전으로 제공하라. 별도의 외부 알고리즘 없이 구현 가능한 버전을 제공하라   ChatGPT 4o의 답변 ::  아래는 아마존과 같은 온라인 쇼핑몰에서 효율적이고 실효성 높은 상품 추천 로직을 구현하는 Python 코드입니다. 이 ..