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Temario del curso
Introducción al Análisis Predictivo
- Visión general del análisis predictivo
- Papel de los LLMs 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 LLMs
- Entrenamiento y ajuste fino de los LLMs
- LLMs vs. modelos estadísticos tradicionales
Preparación y Procesamiento de Datos
- Recopilación y limpieza de datos
- Ingeniería de características para la modelización 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 sentimientos para la predicción de mercados
- Detección de anomalías en grandes conjuntos de datos
Integración de LLMs en Procesos Empresariales
- 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 los objetivos del proyecto
- Implementación de un modelo predictivo con LLMs
- Análisis de resultados e iteración sobre el modelo
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con herramientas de análisis y visualización de datos
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de negocios
- Profesionales de TI que buscan comprender las aplicaciones de LLMs en el análisis
14 Horas
