コース概要

予測分析の概要

  • 予測分析の全体像
  • LLMs の役割と予測モデリング
  • 成功事例: 成功した予測分析プロジェクト

大規模言語モデル (LLMs) の基礎

  • LLMs のアーキテクチャの理解
  • LLMs の訓練と微調整
  • 伝統的な統計モデルとの比較

データ準備と処理

  • データ収集とクリーニング
  • 予測モデリングのための特徴量エンジニアリング
  • LLMs を使用したデータ強化

LLMs による予測モデルの構築

  • データに適した LLMs の選択
  • 予測タスクのための LLMs の訓練
  • モデル性能の評価

予測分析の高度な技術

  • LLMs を使用した時系列予測
  • 市場予測のための感情分析
  • 大規模データセットでの異常検出

ビジネスプロセスへの LLMs の統合

  • リアルタイム予測のための LLMs の展開
  • 予測モデルの監視と維持管理
  • 予測分析における倫理的考慮事項

ハンズオンラボ: 予測分析プロジェクト

  • プロジェクト目標の設定
  • LLMs を使用した予測モデルの実装
  • 結果の分析とモデルの反復改善

まとめと次回のステップ

要求

  • 基本的な機械学習概念の理解
  • Python プログラミングの経験
  • データ分析と可視化ツールの使用経験

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 LLMs の応用を理解したい IT プロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー