這篇文章介紹如何利用新的 Bard 建構端到端資料 阿根廷電話號碼列表 科學專案。您將學習如何製作有效的提示，以產生用於實驗和開發的想法和程式碼。
閱讀我們的Bard 與 ChatGPT for Data Science文章，了解 Google Bard 和 ChatGPT 之間的詳細比較，我們的ChatGPT 與 Google Bard一般文章，並查看我們的ChatGPT for Data Science Projects教程以了解另一種選擇。
專案規劃
規劃階段是每個專案的關鍵步驟，因為它為專案的成功奠定了基礎。在此階段，我們仔細分析可用資源和目標，並制定專案計劃，概述實現目標所需的步驟。
為了創建專案大綱，我們將為巴德製作一份詳細的提示，其中包括有關假新聞檢測應用程式開發的所有相關資訊。它將包括關鍵細節，例如我們將使用的資料集，即WELFake論文中的假新聞分類資料集，以及將在整個開發過程中指導我們團隊的任何專案指令。
提示：「擔任資料科學經理並制定端到端假新聞偵測專案的計畫。我們已經擁有FakeNewsDetection 由 72,134 行和 4 列組成的資料集：[未命名：0、標題、文字和;abel（0 = 假的，1 = 真實的）]。
圖片來自Google巴德
雖然通用專案大綱提供了堅實的基礎，但缺少一些關鍵步驟。我們可以透過編寫後續提示來新增必要的步驟。
後續提示：「請新增EDA、模型選擇、超參數最佳化、Streamlit Webapp、Streamlit Cloud部署等步驟。提供綜合項目計劃。
圖片來自Google巴德
巴德似乎無法理解我們已經有了一個資料集並且不需要資料收集部分。您可以編寫後續提示來修剪邊緣。
後續提示：“我們已經有了數據，所以從專案計劃中刪除資料收集步驟。”
以下是假冒新品檢測項目的概要：
資料預處理
探索性資料分析 (EDA)
特徵提取
選型
超參數優化
模型訓練與評估
Streamlit 網路應用程式
Streamlit 雲端部署
該專案計劃包括建立假新聞檢測應用程式所涉及的每個步驟的詳細說明，以及我們可以用來優化結果的推薦方法。此外，我們的計劃提供了每週議程，概述了關鍵任務和里程碑。
如果您發現自己在寫作提示上遇到困難或感到不知所措，我們可以幫助您。下載我們的提示工程備
