Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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
