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課程簡介

預測分析簡介

  • 預測分析概述
  • LLM在預測建模中的角色
  • 案例研究:成功的預測分析專案

大型語言模型基礎

  • 理解LLM的架構
  • LLM的訓練與微調
  • LLM與傳統統計模型的比較

數據準備與處理

  • 資料收集與清洗
  • 為預測建模進行特徵工程
  • 使用LLM進行數據增強

建構基於LLM的預測模型

  • 為您的數據選擇合適的LLM
  • 訓練LLM以執行預測任務
  • 評估模型效能

預測分析進階技巧

  • 使用LLM進行時間序列預測
  • 用於市場預測的情感分析
  • 大數據集中的異常檢測

將LLM整合至商業流程

  • 部署LLM以進行即時預測
  • 監控與維護預測模型
  • 預測分析中的倫理考量

實作實驗室:預測分析專案

  • 定義專案目標
  • 使用LLM實施預測模型
  • 分析結果並對模型進行迭代改進

總結與下一步計畫

最低要求

  • 具備基本機器學習概念的理解
  • 擁有Python程式設計經驗
  • 熟悉數據分析與視覺化工具

受眾對象

  • 資料科學家
  • 商業分析師
  • 希望了解LLM在分析領域應用的IT專業人士
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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