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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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