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Schulungsübersicht
Einführung in die prädiktive Analyse
- Überblick über die prädiktive Analyse
- Rolle großer Sprachmodelle bei der Prädiktionsmodellierung
- Fallbeispiele: Erfolgreiche Projekte zur prädiktiven Analyse
Grundlagen großer Sprachmodelle
- Verständnis der Architektur von LLMs
- Training und Feinabstimmung großer Sprachmodelle
- Große Sprachmodelle im Vergleich zu herkömmlichen statistischen Modellen
Datenvorbereitung und -verarbeitung
- Datenerfassung und Datenbereinigung
- Merkmalsentwicklung für prädiktive Modelle
- Nutzung großer Sprachmodelle zur Datenanreicherung
Erstellung von Prädiktionsmodellen mit großen Sprachmodellen
- Auswahl des geeigneten LLMs für Ihre Daten
- Training von LLMs für prädiktive Aufgaben
- Evaluation der Modellleistung
Fortgeschrittene Techniken in der prädiktiven Analyse
- Zeitreihenvorhersage mit großen Sprachmodellen
- Sentiment-Analyse zur Marktprognose
- Erkennung von Anomalien in großen Datensätzen
Integration großer Sprachmodelle in Geschäftsabläufe
- Bereitstellung von LLMs für Echtzeitvorhersagen
- Überwachung und Pflege prädiktiver Modelle
- Ethische Aspekte der prädiktiven Analyse
Praktisches Labor: Prädiktives Analyseprojekt
- Festlegung der Projektziele
- Implementierung eines Prädiktionsmodells mit großen Sprachmodellen
- Auswertung der Ergebnisse und Optimierung des Modells
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in den Prinzipien des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit der Programmiersprache Python
- Bekanntheit mit Werkzeugen zur Datenanalyse und -visualisierung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Business-Analysten
- IT-Fachkräfte, die sich für Anwendungen großer Sprachmodelle in der Analyse interessieren
14 Stunden
