Plan du cours

Introduction à Predictive Analytics

  • Aperçu de l'analyse prédictive
  • Rôle des LLM dans la modélisation prédictive
  • Études de cas : Projets d'analyse prédictive réussis

Principes fondamentaux des grands modèles linguistiques

  • Comprendre l'architecture des LLM
  • Entraînement et mise au point des LLM
  • LLMs vs. modèles statistiques traditionnels

Préparation et traitement des données

  • Collecte et nettoyage des données
  • Ingénierie des caractéristiques pour la modélisation prédictive
  • Utilisation des LLM pour l'enrichissement des données

Construire des modèles prédictifs avec les LLMs

  • Sélection du bon LLM pour vos données
  • Entraînement des LLM pour les tâches prédictives
  • Évaluer la performance du modèle

Techniques avancées dans Predictive Analytics

  • Prévision de séries temporelles avec les LLM
  • Analyse des sentiments pour la prédiction du marché
  • Détection d'anomalie dans les grands ensembles de données

Intégration des LLMs dans les processus Business

  • Déploiement de LLMs pour des prédictions en temps réel
  • Surveillance et maintenance des modèles prédictifs
  • Considérations éthiques dans l'analyse prédictive

Travaux pratiques : Predictive Analytics Projet

  • Définir les objectifs du projet
  • Implémentation d'un modèle prédictif avec des LLMs
  • Analyse des résultats et itération sur le modèle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
  • Expérience de la programmation Python
  • Familiarité avec les outils d'analyse et de visualisation des données

Public

  • Scientifiques des données
  • Analystes Business
  • Professionnels de l'informatique cherchant à comprendre les applications du LLM dans le domaine de l'analyse
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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