À la fin de cette leçon, vous comprendrez comment l'IA générative transforme la Science des données. Nous explorerons comment ces modèles identifient les schémas de données pour créer du contenu original, améliorer la microscopie à fluorescence en réduisant les dommages cellulaires, améliorer la Détection des anomalies dans les ensembles de données et révolutionner le marketing par SMS pour garder la cohérence de la marque. Cette leçon montrera les vastes applications et les avantages de l'IA générative dans divers défis de la science des données.

À la fin de cette leçon, vous connaîtrez les applications et les avantages de l'IA générative en science des données, notamment pour optimiser les déploiements locaux de LLM (Grand modèle langage). Nous couvrirons les avantages de l'exécution de modèles en local, tels que des vitesses d'itération plus rapides, et les exigences de calcul des grands modèles. Vous découvrirez également les techniques de quantification pour améliorer l'apprentissage et réduire l'utilisation de la mémoire, ainsi que la technique LoRA pour le réglage fin. Enfin, vous assisterez à une démonstration pratique de l'optimisation d'un modèle Open Source à l'aide de LoRA et de la quantification, ce qui vous permettra d'acquérir des compétences pratiques pour améliorer localement l'efficacité des modèles d'IA.

À la fin de cette leçon, vous apprendrez comment l'IA générative améliore l'ingénierie des caractéristiques dans les données des campagnes SMS. Cette IA automatise l'extraction de modèles et de relations complexes, ce qui la rend plus efficace et plus puissante que les méthodes manuelles traditionnelles. Nous verrons également comment les techniques précédentes nécessitaient une expertise approfondie du domaine et manquaient souvent d'évolutivité et d'adaptabilité. En outre, vous obtiendrez un tutoriel sur l'utilisation d'un modèle IA génératif pour étiqueter automatiquement les différentes parties des messages de campagne SMS avec une démonstration de code étape par étape en Python. Cette approche vous montrera comment l'IA générative transforme les données brutes en informations exploitables pour une meilleure gestion des campagnes.

À la fin de cette leçon, vous serez en mesure d'analyser les impacts de l'IA générative sur la sécurité et la confidentialité des données dans le domaine de la science des données. Nous explorerons des questions éthiques telles que la confidentialité des données, le consentement et les préjugés, et nous discuterons de la façon de développer et de déployer l'IA de manière responsable. Vous apprendrez à créer des données synthétiques en utilisant des méthodes telles que la confidentialité différentielle et l'anonymisation des données pour assurer la conformité éthique. Cette leçon vise à vous aider à prendre des décisions responsables et à réfléchir de manière critique aux questions éthiques dans les applications de l'IA, vous préparant ainsi à relever des défis complexes dans le domaine de la science des données.