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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