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Schulungsübersicht

Einführung in die prädiktive Analytik

  • Überblick über die prädiktive Analytik
  • Rolle von LLMs bei der prädiktiven Modellierung
  • Fallstudien: Erfolgreiche Projekte zur prädiktiven Analytik

Grundlagen grosser Sprachmodelle (LLMs)

  • 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
  • Merkmalserstellung für die prädiktive Modellierung
  • Nutzung von LLMs zur Datenanreicherung

Aufbau prädiktiver Modelle mit LLMs

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

Fortgeschrittene Techniken in der prädiktiven Analytik

  • Zeitreihenvorhersage mit LLMs
  • Sentiment-Analyse zur Marktvorhersage
  • 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

Praktischer Workshop: Prädiktive Analytik-Projekt

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

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der grundlegenden Machine-Learning-Konzepte
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Datenanalyse- und Visualisierungstools

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Geschäftsanalysen
  • IT-Fachleute, die die Anwendungen von LLMs in der Analytik verstehen möchten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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