LLMs用於預測分析培訓
預測分析是從現有數據集中提取資訊以確定模式並預測未來結果和趨勢的做法。
這種以講師為主導的現場培訓（在線或遠端）面向希望利用大型語言模型 （LLM） 預測各個行業的趨勢和行為的中級數據科學家和業務分析師。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解 LLM 的基礎知識及其在預測分析中的作用。
- 實施 LLM 來分析和預測各個行業的數據。
- 使用 LLM 評估預測模型的有效性。
- 將 LLM 與現有數據處理管道集成。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
Predictive Analytics 簡介
- 預測分析概述
- LLM 在預測建模中的作用
- 案例研究：成功的預測分析專案
大型語言模型基礎知識
- 瞭解 LLM 的體系結構
- 訓練和微調 LLM
- LLM 與傳統統計模型的比較
數據準備和處理
- 數據收集和清理
- 預測建模的特徵工程
- 使用 LLM 進行數據擴充
使用 LLM 構建預測模型
- 為您的數據選擇正確的 LLM
- 為預測任務訓練 LLM
- 評估模型性能
Predictive Analytics 中的高級技術
- 使用 LLM 進行時間序列預測
- 用於市場預測的情緒分析
- 大型數據集中的異常檢測
將 LLM 整合到 Business 進程中
- 部署 LLM 進行實時預測
- 監視和維護預測模型
- 預測分析中的道德考量
動手實驗室： Predictive Analytics 專案
- 定義項目目標
- 使用 LLM 實現預測模型
- 分析結果並反覆運算模型
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本的機器學習概念
- 具有 Python 程式設計經驗
- 熟悉數據分析和可視化工具
觀眾
- 數據科學家
- Business 分析師
- 尋求瞭解 LLM 在分析中的應用的 IT 專業人員
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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