Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción al análisis predictivo

  • Visión general del análisis predictivo.
  • Papel de los LLMs en la modelización predictiva.
  • Casos de estudio: proyectos exitosos de análisis predictivo.

Fundamentos de los modelos de lenguaje grandes

  • Comprensión de la arquitectura de los LLMs.
  • Entrenamiento y ajuste fino de LLMs.
  • LLMs frente a modelos estadísticos tradicionales.

Preparación y procesamiento de datos

  • Recopilación y limpieza de datos.
  • Ingeniería de características para la modelización predictiva.
  • Uso de LLMs para enriquecimiento de datos.

Construcción de modelos predictivos con LLMs

  • Selección del LLM adecuado para sus datos.
  • Entrenamiento de LLMs para tareas predictivas.
  • Evaluación del rendimiento del modelo.

Técnicas avanzadas en análisis predictivo

  • Pronóstico de series temporales con LLMs.
  • Análisis de sentimiento para la predicción del mercado.
  • Detección de anomalías en grandes conjuntos de datos.

Integración de LLMs en procesos empresariales

  • Despliegue de LLMs para predicciones en tiempo real.
  • Monitoreo y mantenimiento de modelos predictivos.
  • Consideraciones éticas en el análisis predictivo.

Laboratorio práctico: Proyecto de análisis predictivo

  • Definición de los objetivos del proyecto.
  • Implementación de un modelo predictivo con LLMs.
  • Análisis de resultados e iteración sobre el modelo.

Resumen y próximos pasos.

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático.
  • Experiencia con programación en Python.
  • Familiaridad con herramientas de análisis y visualización de datos.

Público objetivo

  • Científicos de datos.
  • Analistas de negocios.
  • Profesionales de TI que buscan comprender las aplicaciones de los LLMs en el análisis de datos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas