感情分析用大規模言語モデルのトレーニングコース
大規模言語モデル(LLM)とは、与えられた入力や文脈に基づき自然な言語テキストを生成できる深層ニューラルネットワークモデルのことです。
この講師主導の実践トレーニングは(オンラインまたは会場での開催)、中級レベルのデータサイエンティストやマーケティング専門家を対象としています。受講者はLLMを用いて、ソーシャルメディア投稿、商品レビュー、顧客フィードバックといったさまざまなテキスト情報から世論の感情傾向を分析・解釈できるようになります。
本講座終了時点で、受講者は以下の能力を身につけることが可能です:
- 感情分析の基本原理およびLLMを用いた応用方法の理解
- 感情分析向けデータセットの前処理と準備手法
- テキスト内の感情表現を正確に捉えるためのLLM訓練・微調整技術
- ソーシャルメディアやその他テキスト情報からのリアルタイム感情分析実施法
- 得られた分析結果をビジネス戦略および意思決定プロセスへ統合する方法
講座形式について
- 双方向型の講義とディスカッション
- 多様な演習課題と実践訓練
- 実際のラボ環境での手を動かした学習体験
カスタマイズオプションについて
- 本講座のカスタマイズ版受講希望の方は、ご要望内容をご連絡いただければ手配いたします。
コース概要
感情分析入門
- 感情分析の基礎知識
- 感情分析における課題と発展可能性
- LLMの仕組みとその持つ能力概要
LLMと自然言語理解
- LLMアーキテクチャの詳細解説
- 文脈把握および感情認識におけるLLM活用術
- 感情分析向けデータ前処理手順
LLMによる感情分析モデルの構築
- 感情分析目的のためのLLM訓練手法
- 特定分野に適応させるモデル微調整テクニック
- 実際的なモデル訓練演習体験
ソーシャルメディア分析におけるLLM活用
- 分析対象としてのソーシャルデータ収集方法
- 各種プラットフォーム上でのリアルタイム感情モニタリング手法
- 社会的感情分析事例紹介と考察
顧客フィードバックにおける感情分析
- 顧客レビューやアンケートからの情報抽出技術
- 感情分析を用いたカスタマーサービス向上戦略
- フィードバック分析ワークショップ実践
高度な感情分析課題
- 皮肉表現や複雑な感情の解析手法
- 多言語環境における感情分析可能性検証
- LLM時代の感情分析発展動向予測
倫理的配慮と偏り抑制対策
- 感情分析実施に伴う倫理的課題整理
- モデル内に潜む偏見の特定・是正技術
- 責任ある感情分析運用のあり方
プロジェクト作成および評価
- 選定したデータセットにおける感情解析実習
- 同僚間での相互評価およびグループディスカッション
- 最終評価と改善点の提示
まとめと今後の学習指針
要求
- 機械学習の基本概念に関する理解
- テキストデータ前処理および分析経験
- Pythonプログラミングへの親しみ
対象者
- データサイエンティストおよびアナリスト
- マーケティング専門家
- 製品マネージャー
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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今後のコース
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