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Temario del curso

Introducción al análisis predictivo

  • Resumen del análisis predictivo
  • Papel de los LLM en la modelización predictiva
  • Casos de estudio: proyectos exitosos de análisis predictivo

Fundamentos de los modelos de lenguaje grande

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

Preparación y procesamiento de datos

  • Recopilación y limpieza de datos
  • Ingeniería de características para la modelización predictiva
  • Uso de LLM para el enriquecimiento de datos

Construcción de modelos predictivos con LLM

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

Técnicas avanzadas en análisis predictivo

  • Pronóstico de series temporales con LLM
  • Análisis de sentimientos para la predicción de mercados
  • Detección de anomalías en conjuntos de datos grandes

Integración de LLM en procesos empresariales

  • Implementación de LLM para predicciones en tiempo real
  • Seguimiento 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 LLM
  • Análisis de resultados y mejora iterativa del modelo

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Analistas comerciales
  • Profesionales de TI que desean comprender las aplicaciones de LLM en el análisis de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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