Kurzusleírás

Bevezetés a prediktív elemzésbe

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

A nagy nyelvi modellek alapjai

  • Az LLM-ek architektúrájának megértése
  • LLM-ek betanítása és finomhangolása
  • LLM-ek vs. hagyományos statisztikai modellek

Adat-előkészítés és -feldolgozás

  • Adatgyűjtés és -tisztítás
  • Jellemző mérnöki munka prediktív modellezéshez
  • LLM-ek használata adatdúsításra

Prediktív modellek építése LLM-ekkel

  • A megfelelő LLM kiválasztása az adataihoz
  • LLM-ek betanítása prediktív feladatokra
  • Modell teljesítményének kiértékelése

Fejlett technikák a prediktív elemzésben

  • Idősor-előrejelzés LLM-ekkel
  • Hangulatelemzés piaci előrejelzéshez
  • Anomália észlelés nagy adathalmazokban

LLM-ek integrálása üzleti folyamatokba

  • LLM-ek üzembe helyezése valós idejű előrejelzésekhez
  • Prediktív modellek monitorozása és karbantartása
  • Etikai megfontolások a prediktív elemzésben

Gyakorlati labor: Prediktív elemzési projekt

  • Projekt célkitűzések meghatározása
  • Prediktív modell implementálása LLM-ekkel
  • Eredmények elemzése és a modell iterációja

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető gépi tanulási fogalmak ismerete
  • Tapasztalat Python programozásban
  • Ismeret az adatelemzés és -vizualizáció eszközeiről

Célközönség

  • Adattudósok
  • Üzleti elemzők
  • IT szakemberek, akik szeretnék megérteni az LLM-ek alkalmazását az elemzésben
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák