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Temario del curso

Introducción al Análisis Predictivo

  • Resumen del análisis predictivo
  • Papel de los LLMs en la modelación 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 vs. modelos estadísticos tradicionales

Preparación y Procesamiento de Datos

  • Recopilación y limpieza de datos
  • Ingeniería de características para la modelación predictiva
  • Uso de LLMs para el 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 predicción de mercados
  • Detección de anomalías en grandes conjuntos de datos

Integración de LLMs en Procesos de Negocio

  • 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 objetivos del proyecto
  • Implementación de un modelo predictivo con LLMs
  • Análisis de resultados y mejora iterativa del modelo

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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