LLMs for Predictive Analytics 培训
预测分析是从现有数据集中提取信息以确定模式并预测未来结果和趋势的做法。
这种以讲师为主导的现场培训(在线或远程)面向希望利用大型语言模型 (LLM) 预测各个行业的趋势和行为的中级数据科学家和业务分析师。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 LLM 的基础知识及其在预测分析中的作用。
- 实施 LLM 来分析和预测各个行业的数据。
- 使用 LLM 评估预测模型的有效性。
- 将 LLM 与现有数据处理管道集成。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
Predictive Analytics 简介
- 预测分析概述
- LLM 在预测建模中的作用
- 案例研究:成功的预测分析项目
大型语言模型基础知识
- 了解 LLM 的体系结构
- 训练和微调 LLM
- LLM 与传统统计模型的比较
数据准备和处理
- 数据收集和清理
- 预测建模的特征工程
- 使用 LLM 进行数据扩充
使用 LLM 构建预测模型
- 为您的数据选择正确的 LLM
- 为预测任务训练 LLM
- 评估模型性能
Predictive Analytics 中的高级技术
- 使用 LLM 进行时间序列预测
- 用于市场预测的情绪分析
- 大型数据集中的异常检测
将 LLM 集成到 Business 进程中
- 部署 LLM 进行实时预测
- 监视和维护预测模型
- 预测分析中的道德考量
动手实验室: Predictive Analytics 项目
- 定义项目目标
- 使用 LLM 实现预测模型
- 分析结果并迭代模型
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本的机器学习概念
- 具有 Python 编程经验
- 熟悉数据分析和可视化工具
观众
- 数据科学家
- Business 分析师
- 寻求了解 LLM 在分析中的应用的 IT 专业人员
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- 使用Ollama设置和部署LLM。
- 优化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
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- 在Ollama上设置高效的AI模型微调环境。
- 为监督式微调和强化学习准备数据集。
- 优化AI模型以提升性能、准确性和效率。
- 在生产环境中部署自订模型。
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- 了解大型语言模型的基础知识。
- 设置和使用 Google Gemini AI 执行各种 AI 任务。
- 实现文本到文本和图像到文本的转换。
- 构建基本的 AI 驱动型应用程序。
- 探索 Google Gemini AI 中的高级功能和自定义选项。
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- 了解 AI 在内容创作中的作用。
- 设置和使用 Google Gemini AI 来生成和优化内容。
- 应用文本到文本的转换来生成创意和原创内容。
- 使用 AI 驱动的见解实施 SEO 策略。
- 使用 Gemini AI 分析内容性能并调整策略。
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- 了解 AI 对客户服务的影响。
- 设置 Google Gemini AI 以自动化和个性化客户交互。
- 利用文本到文本和图像到文本的转换来提高服务效率。
- 制定 AI 驱动的策略,用于实时客户反馈分析。
- 探索高级功能,打造无缝的客户服务体验。
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- 了解 Google Gemini AI 的基础知识。
- 将各种数据源连接到 Gemini AI。
- 使用自然语言查询浏览数据。
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- 有效地传达数据驱动的见解。
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- 为特定用例制作更有效和量身定制的提示。
- 使用Gemini生成原创和创意的内容。
- 精确地总结和比较复杂的信息。
- 使用Gemini进行头脑风暴、计划和高效组织想法。
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培训结束时,参与者将能够:
- 了解Claude AI的能力和用例。
- 有效地设置和与Claude AI互动。
- 利用对话式AI自动化业务工作流程。
- 利用AI驱动的解决方案提升客户互动和支持。
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- 将 LangChain 与 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 集成。
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- 排查LangChain应用程序中的常见问题。
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在本课程结束时,学员将能够:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
- 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。