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Plan du cours

Introduction à l'analyse prédictive

  • Aperçu de l'analyse prédictive
  • Rôle des LLM dans la modélisation prédictive
  • Études de cas : projets d'analyse prédictive réussis

Fondamentaux des modèles de langage larges

  • Compréhension de l'architecture des LLM
  • Entraînement et ajustement fin des LLM
  • LLM vs modèles statistiques traditionnels

Préparation et traitement des données

  • Collecte et nettoyage des données
  • Ingénierie des fonctionnalités pour la modélisation prédictive
  • Utilisation des LLM pour l'enrichissement des données

Construction de modèles prédictifs avec des LLM

  • Sélection du bon LLM pour vos données
  • Entraînement des LLM pour des tâches prédictives
  • Évaluation des performances des modèles

Techniques avancées en analyse prédictive

  • Prévision de séries temporelles avec des LLM
  • Analyse des sentiments pour la prédiction du marché
  • Détection d'anomalies dans les grands ensembles de données

Intégration des LLM dans les processus métier

  • Déploiement des LLM pour des prédictions en temps réel
  • Surveillance et maintien des modèles prédictifs
  • Considérations éthiques dans l'analyse prédictive

Travaux pratiques : projet d'analyse prédictive

  • Définition des objectifs du projet
  • Mise en œuvre d'un modèle prédictif avec des LLM
  • Analyse des résultats et itération sur le modèle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
  • De l'expérience en programmation Python
  • Une familiarité avec les outils d'analyse et de visualisation des données

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Analistes d'affaires
  • Professionnels de l'informatique souhaitant comprendre les applications des LLM dans l'analyse
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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