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Dauer 14 Stunden
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
