LLMs for Predictive Analytics

• 了解基本的机器学习概念
• 具有 Python 编程经验
• 熟悉数据分析和可视化工具

观众

• 数据科学家
• Business 分析师
• 寻求了解 LLM 在分析中的应用的 IT 专业人员

预测分析是从现有数据集中提取信息以确定模式并预测未来结果和趋势的做法。

这种以讲师为主导的现场培训（在线或远程）面向希望利用大型语言模型 （LLM） 预测各个行业的趋势和行为的中级数据科学家和业务分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LLM 的基础知识及其在预测分析中的作用。
• 实施 LLM 来分析和预测各个行业的数据。
• 使用 LLM 评估预测模型的有效性。
• 将 LLM 与现有数据处理管道集成。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Predictive Analytics 简介

• 预测分析概述
• LLM 在预测建模中的作用
• 案例研究：成功的预测分析项目

大型语言模型基础知识

• 了解 LLM 的体系结构
• 训练和微调 LLM
• LLM 与传统统计模型的比较

数据准备和处理

• 数据收集和清理
• 预测建模的特征工程
• 使用 LLM 进行数据扩充

使用 LLM 构建预测模型

• 为您的数据选择正确的 LLM
• 为预测任务训练 LLM
• 评估模型性能

Predictive Analytics 中的高级技术

• 使用 LLM 进行时间序列预测
• 用于市场预测的情绪分析
• 大型数据集中的异常检测

将 LLM 集成到 Business 进程中

• 部署 LLM 进行实时预测
• 监视和维护预测模型
• 预测分析中的道德考量

动手实验室： Predictive Analytics 项目

• 定义项目目标
• 使用 LLM 实现预测模型
• 分析结果并迭代模型

摘要和后续步骤