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Temario del curso

Introducción al Análisis Predictivo

  • Visión general del análisis predictivo
  • Papel de los LLM en la modelación predictiva
  • Casos de estudio: Proyectos exitosos de análisis predictivo

Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)

  • Comprensión de la arquitectura de los LLM
  • Entrenamiento y ajuste fino (fine-tuning) de LLM
  • LLM frente a modelos estadísticos tradicionales

Preparación y Procesamiento de Datos

  • Recolección y limpieza de datos
  • Ingeniería de características para la modelación 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 sentimiento para predicción del mercado
  • Detección de anomalías en conjuntos de datos grandes

Integración de LLM en Procesos de Negocio

  • Despliegue de LLM para predicciones en tiempo real
  • Vigilancia 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 e iteración sobre el modelo

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning)
  • Experiencia con programación en Python
  • Conocimiento de herramientas de análisis y visualización de datos

Audiencia Objetivo

  • Científicos de datos
  • Analistas de negocios
  • Profesionales de TI que buscan comprender las aplicaciones de LLM en analítica
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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