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コース概要

予測分析入門

  • 予測分析の概要
  • 予測モデリングにおけるLLMの役割
  • 成功した予測分析プロジェクト事例紹介

大規模言語モデルの基礎知識

  • LLMの仕組みと構造について理解する
  • LLMの学習および微調整方法
  • LLMと従来型統計モデルとの比較

データ準備・処理手法

  • データの収集およびクリーニング
  • 予測モデル構築に向けた特徴抽出
  • データ充実化へのLLMの活用方法

LLMを用いた予測モデルの構築

  • ご自身の用途に適したLLM選定法
  • 予測タスク用のLLM学習手順
  • モデル性能の評価方法

予測分析における高度技術について

  • 時系列データ予測へのLLM応用
  • 市場動向予測のための感情解析手法
  • 大規模データセットにおける異常検知方法

ビジネスプロセスへのLLM統合法

  • リアルタイム予測用にLLMを導入する手順
  • 予測モデルの監視およびメンテナンス方法
  • 予測分析における倫理的配慮事項

ハンズオンワークショップ:予測分析プロジェクト実践

  • プロジェクト目標の設定方法
  • LLMを活用した予測モデル構築手法
  • 結果の解析およびモデルの改良手順

まとめおよび今後の取り組み方針について

要求

  • 基本的な機械学習の概念について理解していること
  • Pythonプログラミングの経験があること
  • データ分析および可視化ツールに精通していること

対象者

  • データサイエンティスト
  • ビジネスアナリスト
  • 予測分析におけるLLMの活用方法を学びたいIT専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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