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Schulungsübersicht

Einführung in die prädiktive Analytik

  • Übersicht der prädiktiven Analytik
  • Rolle von LLMs im prädiktiven Modellieren
  • Case Studies: Erfolgreiche prädiktive Analytik-Projekte

Grundlagen großer Sprachmodelle

  • Verständnis der Architektur von LLMs
  • Ausbildung und Feinabstimmung (Fine-Tuning) von LLMs
  • LLMs im Vergleich zu traditionellen statistischen Modellen

Datenvorbereitung und -verarbeitung

  • Datensammlung und Bereinigung
  • Feature Engineering für das prädiktive Modellieren
  • Nutzung von LLMs zur Datenanreicherung

Aufbau prädiktiver Modelle mit LLMs

  • Auswahl des richtigen LLM für Ihre Daten
  • Ausbildung von LLMs für prädiktive Aufgaben
  • Bewertung der Modellleistung

Fortgeschrittene Techniken in der prädiktiven Analytik

  • Zeitreihenprognose mit LLMs
  • Sentimentanalyse zur Marktprognose
  • Anomalieerkennung in großen Datensätzen

Integration von LLMs in Geschäftsprozesse

  • Bereitstellung von LLMs für Echtzeitvorhersagen
  • Überwachung und Wartung prädiktiver Modelle
  • Ethische Aspekte in der prädiktiven Analytik

Praktisches Labor: Projekt zur prädiktiven Analytik

  • Definition der Projektziele
  • Implementierung eines prädiktiven Modells mit LLMs
  • Analyse der Ergebnisse und iterative Verbesserung des Modells

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in maschinellem Lernen
  • Erfahrung mit der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Tools für Datenanalyse und Visualisierung

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Business Analysten
  • IT-Fachkräfte, die ein Verständnis für LLM-Anwendungen in der Analytik erwerben möchten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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