Marktforschung zu Trainingsdaten

Was sind Trainingsdaten?

Maschinelles Lernen (ML) kann erstaunliche Leistungen vollbringen. Es kann aus Textdaten automatisiert aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. ML funktioniert mit allem, von Umfragen über Dokumente bis hin zu E-Mails. Es kann auch Kundensupporttickets und soziale Medien nutzen. Aber zuerst müssen Sie über die richtigen Trainingsdaten verfügen, um sicherzustellen, dass Sie Ihre ML-Modelle erfolgreich einrichten.

Trainingsdaten sind die Ausgangsdaten, die zum Trainieren von ML-Modellen verwendet werden. Normalerweise handelt es sich dabei um einen riesigen Datensatz. Datenwissenschaftler verwenden sie, um Vorhersagemodelle zu trainieren, die ML-Algorithmen verwenden. Sie zeigen ihnen, wie sie relevante Informationen für bestimmte Geschäftsziele extrahieren können. Diese Wissenschaftler kennzeichnen die Trainingsdaten für überwachte ML-Modelle. Die Verwendung von Trainingsdaten in ML-Programmen ist ein einfaches Konzept.

Trainingsdaten für KI lassen sich in zwei Untergruppen einteilen: überwachtes und unüberwachtes Lernen. Beim unüberwachten Lernen werden Daten ohne Beschriftungen verwendet. Die Modelle müssen auf jeden Fall Muster in den Daten finden, um Rückschlüsse zu ziehen und Schlussfolgerungen zu erreichen. Überwachtes Lernen ist jedoch anders. Menschen müssen die Daten bei der Verwendung beschriften, markieren oder mit Anmerkungen versehen. Anschließend verwenden sie diese, um das Modell zu trainieren und die gewünschte Schlussfolgerung zu ziehen.

Warum ist Marktforschung zu Trainingsdaten wichtig?

KI und ML sind neue Tools für Entwickler, um effizientere und lebensverändernde Modelle zu erstellen. Sie machen Maschinen intelligent genug, um verschiedene Aufgaben ohne menschliche Hilfe auszuführen. Ebenso wichtig ist, dass sie präzise Trainingsdaten erfordern, um die KI- und ML-Modelle zu entwickeln. Diese Trainingsdaten helfen Algorithmen. Sie lehren sie die Muster oder Ergebnisreihen, die bei einer bestimmten Frage auftreten.

Es ist wichtig zu wissen, dass Trainingsdaten für die Klassifizierung von Datensätzen in verschiedene Gruppen unerlässlich sind. Sie helfen dem Algorithmus, in Zukunft ähnliche Objekte zu finden und zu klassifizieren. Wenn sie falsch sind, können sie die Modellergebnisse beeinträchtigen, was zum Scheitern Ihres KI-Projekts führen kann. Trainingsdaten sind die einzige Quelle, die Sie als Eingabe für Ihre Algorithmen verwenden können. Sie helfen Ihrem KI-Modell, die benötigten Informationen zu erhalten. Diese Informationen werden dann verwendet, um wichtige Entscheidungen wie Menschen zu treffen.

Wichtige Berufsbezeichnungen im Bereich Trainingsdaten

Data Science ist weiterhin eine vielversprechende und gefragte Karriere für qualifizierte Fachkräfte. Viele Berufsbezeichnungen können Trainingsdaten verwenden. Zu diesen Titeln gehören Computersystemanalytiker, Statistiker, Datenbankadministrator und Softwareentwickler. Weitere Berufe in diesem Bereich sind Computernetzwerkanalytiker, Datenanalytiker und Datenwissenschaftler. Dann gibt es noch den Dateningenieur und den Datenmanager. Es gibt viele offene Stellen für Datenwissenschaftler. Es gibt auch einen wachsenden Bedarf an Dateningenieuren.

Es gibt auch den „Menschen im Kreislauf“. Dieser Begriff bezieht sich auf die Personen, die an der Erfassung und Vorbereitung der Trainingsdaten beteiligt sind. Sie sammeln Rohdaten aus vielen Quellen. Zu diesen Quellen gehören Social-Media-Plattformen, IoT-Geräte, Kundenfeedback und Websites. Anschließend bereiten sie die Daten vor, indem sie sie bereinigen und fehlende Werte berücksichtigen. Danach entfernen sie Ausreißer und markieren Datenpunkte. Der letzte Schritt besteht darin, sie an geeignete Stellen zum Trainieren von ML-Algorithmen zu laden.

Warum brauchen Unternehmen Trainingsdaten?

Der Einsatz von KI und ML ist nur mit ausreichenden Mengen hochwertiger Trainingsdaten möglich. Sie spielen eine entscheidende Rolle beim Erlernen relevanter Informationen durch das Modell. Sie sind das Rückgrat jedes ML-Systems. Mit genügend Trainingsdaten kann eine Maschine Muster erkennen und Probleme lösen. Unzureichende oder qualitativ minderwertige Trainingsdaten können zum Ausfall Ihres ML-Systems führen.

Über Training Data Market Research

Quantitative Marktforschung kann komplexe Daten über den Zustand Ihres Unternehmens liefern. Qualitative Marktforschung zielt darauf ab, die Faktoren zu erklären, die zu diesem Zustand geführt haben. Sie konzentriert sich auf die Gründe und Motive hinter den Handlungen und Wünschen der Verbraucher. Sie untersucht auch ihre Meinungen und Erwartungen. Unternehmen können sie nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, auf deren Grundlage sie ihre Produkte und Strategien verbessern können.

Sie können beide Datentypen in Ihre Trainingsmodelle einspeisen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Während Sie Ihr Modell weiter trainieren, wird es intelligenter. Daher ist es besser, zu viele Trainingsdaten zu haben als zu wenige.