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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 grands modèles de langage
- 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 caractéristiques pour la modélisation prédictive
- Utilisation des LLM pour l'enrichissement des données
Construction de modèles prédictifs avec les LLM
- Sélection du bon LLM pour vos données
- Entraînement des LLM pour des tâches prédictives
- Évaluation des performances du modèle
Techniques avancées en analyse prédictive
- Prévision de séries chronologiques avec les LLM
- Analyse des sentiments pour la prédiction de marché
- Détection d'anomalies dans de grands ensembles de données
Intégration des LLM dans les processus métier
- Déploiement de LLM pour des prédictions en temps réel
- Surveillance et maintenance des modèles prédictifs
- Considérations éthiques en 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 itérations sur le modèle
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base du machine learning
- De l'expérience en programmation Python
- Une familiarité avec les outils d'analyse et de visualisation de données
Audience
- Data scientists
- Analystes d'affaires
- Professionnels de l'informatique souhaitant comprendre les applications des LLM dans l'analyse
14 Heures
