Gemini vs ChatGPT: quale è meglio per la codifica? | Intelligenza-Artificiale

introduzione

Ti senti perso nel mondo del codice? Non preoccuparti, non sei solo! Gli assistenti AI come Gemini e ChatGPT sono qui per aiutarti. Ma con due opzioni forti, come scegli? Questa guida confronterà ChatGPT e Gemini per il codice. Vedremo quale spiega meglio le cose, ti aiuta a scrivere codice più pulito e affronta quei complicati problemi di programmazione. Preparati a trovare il tuo partner di codifica AI perfetto!

ChatGPT vs Gemini: panoramica

Perché utilizzare i chatbot AI per la generazione di codice?

Esistono diversi motivi convincenti per utilizzare i chatbot AI per la generazione di codice:

• I chatbot AI possono automatizzare attività di codifica ripetitive come scrivere codice boilerplate, generare funzioni di base e suggerire snippet di codice. Ciò ti consente di concentrarti sugli aspetti più creativi e strategici della codifica.
• Possono analizzare il codice esistente e suggerire miglioramenti, aiutandoti a individuare bug e scrivere codice più pulito ed efficiente.
• Ti senti bloccato? I chatbot IA possono offrire suggerimenti e completare codice parziale, aiutandoti a superare gli ostacoli e a mantenere vivo lo slancio della codifica.
• Possono spiegare concetti di programmazione complessi e suggerire approcci alternativi, accelerando la tua curva di apprendimento ed espandendo le tue competenze di codifica.
• I migliori chatbot AI imparano e si adattano costantemente alle nuove tendenze e librerie di codifica. Questo può aiutarti a rimanere aggiornato sugli ultimi sviluppi nel linguaggio di programmazione che hai scelto.
• Alcuni chatbot con intelligenza artificiale possono comprendere e generare codice in più lingue, il che può rappresentare un enorme vantaggio se lavori su progetti internazionali.

Leggi anche: 12 strumenti AI in grado di generare codice per aiutare i programmatori

Diamo un'occhiata ad alcuni esempi per confrontare chatGPT e Gemini per la codifica!

Gemini vs ChatGPT: sviluppare un sito web

Questa sezione mette a confronto Gemini e ChatGPT, due potenti assistenti AI per programmatori. Analizziamo i loro punti di forza nella comprensione del codice, nella generazione di diverse parti di un sito Web e nella spiegazione di concetti complessi.

Richiesta:

Codice HTML di base per un sito Web di conteggio delle parole.

ChatGPT

Produzione:

Gemelli

Produzione:

Risultato finale di Gemini vs ChatGPT per lo sviluppo di un sito web

Il codice generato da ChatGPT ha dato un risultato migliore.

ChatGPT vs Gemini per generare un codice Python

Richiesta:

Scrivi un codice Python completamente documentato per caricare e leggere il set di dati sul cancro al seno dalla libreria sklearn, quindi fornirmi alcuni approfondimenti dai dati insieme alle visualizzazioni, quindi utilizzare più algoritmi e scegliere l'unico modello di apprendimento automatico da utilizzare sul set di dati e fornire anche i risultati per il modello.

ChatGPT

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# Load the breast cancer dataset
data = load_breast_cancer()

# Extract features and target
X = data.data
y = data.target

# Create a DataFrame for better visualization
df = pd.DataFrame(data=np.c_(X, y), columns=np.append(data.feature_names, ('target')))
df('target') = df('target').astype(int)

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Standardize features
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Insights and Visualizations
# 1. Distribution of target classes
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.countplot(data=df, x='target')
plt.title('Distribution of Target Classes')
plt.xlabel('Target')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# 2. Correlation between features
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

# 3. Pairplot of a few important features
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.pairplot(df(('mean radius', 'mean texture', 'mean perimeter', 'mean area', 'target')), hue="target", diag_kind='kde')
plt.show()

# Choose the best suitable machine learning model
# Models to be evaluated: Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest, K-Nearest Neighbors
models = {
    "Logistic Regression": LogisticRegression(max_iter=10000),
    "Support Vector Machine": SVC(kernel="linear"),
    "Random Forest": RandomForestClassifier(n_estimators=100),
    "K-Nearest Neighbors": KNeighborsClassifier()
}

# Evaluate models using cross-validation
results = {}
for name, model in models.items():
    scores = cross_val_score(model, X_train_scaled, y_train, cv=5)
    results(name) = scores.mean()

# Print cross-validation results
print("Cross-validation results:")
for name, score in results.items():
    print(f"{name}: {score:.4f}")

# Select the best model
best_model_name = max(results, key=results.get)
best_model = models(best_model_name)
print("\nBest model:", best_model_name)

# Train and evaluate the best model
best_model.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred_train = best_model.predict(X_train_scaled)
y_pred_test = best_model.predict(X_test_scaled)

train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_pred_train)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_test)

print("\nTraining Accuracy:", train_accuracy)
print("Testing Accuracy:", test_accuracy)
print("\nClassification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred_test))

Produzione:

Questi gli insight forniti dal codice generato da ChatGPT:

Modello di machine learning più adatto:

Gemelli

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# Load the breast cancer dataset
data = load_breast_cancer()

# Convert data and target to pandas dataframe
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df('target') = data.target

print(df.info())

# Check distribution of target variable (malignant or benign)
df('target').value_counts().plot(kind='bar')

# Explore features with boxplots (consider features you might find interesting)
df.plot(kind='box', subplots=True, figsize=(12, 12))

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df('target'), test_size=0.2)

# Define and train multiple machine learning models
models = ()
models.append(('Logistic Regression', LogisticRegression()))
models.append(('SVC', SVC()))
models.append(('KNN', KNeighborsClassifier()))
models.append(('Decision Tree', DecisionTreeClassifier()))
models.append(('Random Forest', RandomForestClassifier()))

# Evaluate each model and print results
for name, model in models:
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)
    print(f"\n--- {name} Results ---")
    print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")
    print(classification_report(y_test, y_pred))

# Choose the best performing model based on your evaluation criteria (e.g., accuracy)
best_model_name, best_model = models(0)  # Modify this to choose the best model

# Train the chosen model on the entire training data
best_model.fit(X_train, y_train)

# Use the best model to predict on unseen data (X_test)
y_pred = best_model.predict(X_test)

# Print final evaluation results for the best model
print(f"\n--- Final Results ({best_model_name}) ---")
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")
print(classification_report(y_test, y_pred))

Produzione:

Approfondimenti forniti dal codice Gemini:

Modello ML più adatto:

Gemini vs ChatGPT per la codifica: quale è meglio?

L’efficacia dell’output dipende dallo scopo e dall’obiettivo:

Il codice ChatGPT si concentra maggiormente sulla preelaborazione, sull'esplorazione e sulla selezione del modello delle funzionalità:

• Funzionalità di scala, che possono essere cruciali per molti algoritmi di machine learning, in particolare quelli basati sulla distanza come SVM o KNN.
• Fornisce visualizzazioni per una migliore comprensione dei dati, come grafici di distribuzione, mappe di calore di correlazione e grafici di coppia.
• Valuta i modelli con convalida incrociata, fornendo una stima più affidabile delle prestazioni del modello.
• Seleziona il modello migliore in base ai punteggi di convalida incrociata.

Il codice Gemini è più focalizzato sulla valutazione rapida di più modelli e sulla scelta di quello più performante in base alla precisione:

• Non ridimensiona le funzionalità, il che potrebbe portare a prestazioni non ottimali per alcuni modelli.
• Confronta direttamente più modelli e seleziona quello migliore in base alla precisione del set di test.
• Fornisce una rapida valutazione dei modelli senza troppa enfasi sull'esplorazione delle funzionalità.

Se sei interessato a una comprensione dettagliata dei dati e delle prestazioni del modello e disponi di risorse computazionali per supportare la convalida incrociata, il codice ChatGPT sarebbe migliore. D'altra parte, se desideri una rapida panoramica delle prestazioni dei diversi modelli e dai priorità alla precisione del modello, Gemini potrebbe essere più adatto.

Conclusione

In entrambi questi esempi, abbiamo visto ChatGPT e Gemini sovraperformarsi a vicenda a seconda del caso d'uso specifico e del prompt fornito. In qualità di programmatore o professionista della scienza dei dati, è fondamentale comprendere chiaramente i tuoi obiettivi e utilizzare questi strumenti come supporto per stabilire le basi per il tuo progetto. Tuttavia, è innegabile che in entrambi gli scenari sia necessario un certo livello di intervento umano.

Quali sono i tuoi pensieri? Sentiti libero di condividerli nei commenti qui sotto!

Per ulteriori contenuti informativi, continua a seguirci su Blog di Analytics Vidhya.

Domande frequenti