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Struttura del corso

Introduzione all’analisi predittiva

  • Panoramica sull’analisi predittiva
  • Ruolo dei LLM nella modellazione predittiva
  • Casi pratici: progetti di analisi predittiva di successo

Nozioni fondamentali sui modelli linguistici di grandi dimensioni

  • Comprensione dell’architettura dei LLM
  • Addestramento e ottimizzazione degli LLM
  • LLM rispetto ai modelli statistici tradizionali

Preparazione e elaborazione dei dati

  • Raccolta e pulizia dei dati
  • Ingegneria delle feature per la modellazione predittiva
  • Utilizzo degli LLM per arricchire i dati

Sviluppo di modelli predittivi con i LLM

  • Selezione del modello linguistico più adatto ai propri dati
  • Addestramento degli LLM per compiti predittivi
  • Valutazione delle prestazioni dei modelli

Tecniche avanzate nell’analisi predittiva

  • Previsione di serie temporali con gli LLM
  • Analisi del sentiment per la previsione di mercato
  • Rilevamento delle anomalie in grandi insiemi di dati

Integrazione dei LLM nei processi aziendali

  • Implementazione degli LLM per generare previsioni in tempo reale
  • Monitoraggio e manutenzione dei modelli predittivi
  • Aspetti etici nell’analisi predittiva

Laboratorio pratico: Progetto di analisi predittiva

  • Definizione degli obiettivi del progetto
  • Sviluppo di un modello predittivo utilizzando i LLM
  • Analisi dei risultati e ottimizzazione iterativa del modello

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti fondamentali del machine learning
  • Esperienza nella programmazione con Python
  • Familiarità con gli strumenti di analisi e visualizzazione dei dati

Destinatari

  • Data scientist
  • Analisti aziendali
  • Professionisti IT interessati alle applicazioni degli LLM nell’analisi dei dati
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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