Plan Szkolenia

Wprowadzenie do analizy predykcyjnej

  • Przegląd analizy predykcyjnej
  • Rola LLM w modelowaniu predykcyjnym
  • Studia przypadków: Udane projekty analizy predykcyjnej

Podstawy dużych modeli językowych

  • Zrozumienie architektury LLM
  • Szkolenie i dostrajanie LLM
  • LLM a tradycyjne modele statystyczne

Przygotowanie i przetwarzanie danych

  • Zbieranie i czyszczenie danych
  • Inżynieria cech dla modelowania predykcyjnego
  • Wykorzystanie LLM do wzbogacania danych

Tworzenie modeli predykcyjnych z wykorzystaniem LLM

  • Wybór odpowiedniego LLM dla danych
  • Szkolenie LLM do zadań predykcyjnych
  • Ocena wydajności modelu

Zaawansowane techniki w analizie predykcyjnej

  • Prognozowanie szeregów czasowych z wykorzystaniem LLM
  • Analiza sentymentu do przewidywania rynku
  • Wykrywanie anomalii w dużych zbiorach danych

Integracja LLM z procesami biznesowymi

  • Wdrażanie LLM do prognozowania w czasie rzeczywistym
  • Monitorowanie i utrzymywanie modeli predykcyjnych
  • Kwestie etyczne w analizie predykcyjnej

Praktyczne laboratorium: Projekt analizy predykcyjnej

  • Definiowanie celów projektu
  • Implementacja modelu predykcyjnego z wykorzystaniem LLM
  • Analiza wyników i iteracja modelu

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstawowych pojęć związanych z uczeniem maszynowym
  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
  • Znajomość narzędzi do analizy i wizualizacji danych

Grupa docelowa

  • Analitycy danych
  • Analitycy biznesowi
  • Profesjonaliści IT chcący zrozumieć zastosowania LLM w analityce
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie