LLM-ek prediktív elemzéshez Képzés
A prediktív elemzés az a gyakorlat, amely során meglévő adathalmazokból nyerünk ki információkat, hogy meghatározzuk a mintákat és előre jelezzük a jövőbeli eredményeket és trendeket.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és üzleti elemzők számára készült, akik szeretnék felhasználni a nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) a különböző iparágakban előforduló trendek és viselkedések előrejelzésére.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az LLM-ek alapvető elveit és szerepüket a prediktív elemzésben.
- LLM-ek implementálása különböző iparágak adatainak elemzésére és előrejelzésére.
- Kiértékelni a prediktív modellek hatékonyságát LLM-ek segítségével.
- LLM-ek integrálása meglévő adatfeldolgozó folyamatokba.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Kurzus testreszabási lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
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
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.