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コース概要
ドメイン固有の言語モデルの導入
- AIにおける言語モデルの概要
- 言語モデルの専門化の重要性
- 成功したドメイン固有のモデルの事例研究
データ収集と前処理
- ドメイン固有のデータセットの識別と収集
- データクリーニングと前処理技術
- データセット作成における倫理的な考慮事項
モデル訓練と微調整
- 転移学習と微調整の導入
- ドメイン固有の訓練に使用するベースモデルの選択
- 効果的な微調整の技術
評価メトリクスとモデルパフォーマンス
- ドメイン固有のモデル評価のためのメトリクス
- ドメイン固有のタスクに対するモデルのベンチマーク
- 限界とトレードオフの理解
展開戦略
- 言語モデルをドメイン固有のアプリケーションに統合する
- 展開されたモデルのスケーラビリティとメンテナンス
- 展開における継続的な学習とモデル更新
法務分野への焦点
- 法務言語モデルの特殊な考慮事項
- 判例法と法規集のコーパスを用いた訓練
- 法律調査や文書分析における応用
医療分野への焦点
- 医療言語処理の課題
- HIPAA準拠とデータプライバシー
- 医学文献レビューと患者との相互作用における使用事例
技術分野への焦点
- 技術的用語が言語モデルに与える影響
- 主題専門家との協力
- テクニカルドキュメントの生成とコードコメント
プロジェクトと評価
- プロジェクト提案と初期データセット収集
- 完成したプロジェクトとモデルパフォーマンスのプレゼンテーション
- 最終評価とフィードバック
まとめと次回のステップ
要求
- 機械学習概念の基本的な理解
- Pythonプログラミングの知識
- 自然言語処理の基礎知識
対象者
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
28 時間