Course Outline

Predictive Analytics 소개

  • 예측 분석 개요
  • 예측 모델링에서 LLM의 역할
  • 사례 연구: 성공적인 예측 분석 프로젝트

대규모 언어 모델의 기본

  • LLM 아키텍처 이해
  • LLM 교육 및 미세 조정
  • LLM과 기존 통계 모델 비교

데이터 준비 및 처리

  • 데이터 수집 및 정리
  • 예측 모델링을 위한 특성 추출
  • 데이터 강화를 위해 LLM 사용

LLM을 사용하여 예측 모델 구축

  • 데이터에 적합한 LLM 선택
  • 예측 작업을 위한 LLM 교육
  • 모델 성능 평가

Predictive Analytics의 고급 기술

  • LLM을 사용한 시계열 예측
  • 시장 예측을 위한 감성 분석
  • 대규모 데이터 세트의 이상 탐지

LLM을 Business 프로세스에 통합

  • 실시간 예측을 위한 LLM 배포
  • 예측 모델 모니터링 및 유지 관리
  • 예측 분석의 윤리적 고려 사항

실습 랩: Predictive Analytics 프로젝트

  • 프로젝트 목표 정의
  • LLM을 사용한 예측 모델 구현
  • 결과 분석 및 모델 반복

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기본적인 머신러닝 개념에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 데이터 분석 및 시각화 도구에 대한 지식

청중

  • 데이터 과학자
  • Business 분석가
  • 분석에서 LLM 응용 프로그램을 이해하려는 IT 전문가
 14 Hours

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Price per participant

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