Kurzusleírás

Bevezetés a Predictive Analytics-be

  • A prediktív elemzés áttekintése
  • Az LLM-ek szerepe a prediktív modellezésben
  • Esettanulmányok: Sikeres prediktív analitikai projektek

A nagy nyelvi modellek alapjai

  • Az LLM-ek architektúrájának megértése
  • LLM-ek képzése és finomhangolása
  • LLM-ek kontra hagyományos statisztikai modellek

Adatok előkészítése és feldolgozása

  • Adatgyűjtés és tisztítás
  • Funkciótervezés a prediktív modellezéshez
  • LLM-ek használata az adatok gazdagításához

Prediktív modellek készítése LLM-ekkel

  • Az adatokhoz megfelelő LLM kiválasztása
  • LLM-ek képzése prediktív feladatokhoz
  • A modell teljesítményének értékelése

Speciális technikák itt: Predictive Analytics

  • Idősoros előrejelzés LLM-ekkel
  • Hangulatelemzés a piac előrejelzéséhez
  • Anomáliák észlelése nagy adathalmazokban

LLM-ek integrálása Business folyamatokba

  • LLM-ek telepítése valós idejű előrejelzésekhez
  • Prediktív modellek monitorozása és karbantartása
  • Etikai megfontolások a prediktív analitikában

Gyakorlati labor: Predictive Analytics Projekt

  • Projektcélok meghatározása
  • Prediktív modell megvalósítása LLM-ekkel
  • Eredmények elemzése és iteráció a modellen

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az alapvető gépi tanulási fogalmak megértése
  • Python programozásban szerzett tapasztalat
  • Az adatelemző és vizualizációs eszközök ismerete

Közönség

  • Adattudósok
  • Business elemzők
  • IT-szakemberek, akik szeretnék megérteni az LLM-alkalmazásokat az analitikában
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák