Investigación de mercado de datos de formación

¿Qué son los datos de entrenamiento?

El aprendizaje automático (ML) puede realizar hazañas asombrosas. Puede automatizar información valiosa a partir de datos de texto. ML funciona con todo, desde encuestas hasta documentos y correos electrónicos. También puede utilizar tickets de atención al cliente y redes sociales. Pero primero, debe tener los datos de entrenamiento correctos para asegurarse de configurar sus modelos de ML para tener éxito.

Los datos de entrenamiento son los datos iniciales que se utilizan para entrenar modelos de ML. Suele ser un conjunto de datos masivo. Los científicos de datos lo utilizan para enseñar modelos de predicción que utilizan algoritmos de aprendizaje automático. Le muestran cómo extraer información relevante para objetivos comerciales específicos. Estos científicos etiquetan los datos de entrenamiento para modelos de aprendizaje automático supervisados. El uso de datos de entrenamiento en programas de aprendizaje automático es un concepto simple.

Los datos de entrenamiento de IA se dividen en dos subconjuntos: aprendizaje supervisado o no supervisado. El aprendizaje no supervisado utiliza datos sin etiquetas. Los modelos deben, por supuesto, encontrar patrones en los datos para hacer inferencias y llegar a conclusiones. Pero el aprendizaje supervisado es diferente. Los humanos deben etiquetar, etiquetar o anotar los datos cuando los usan. Luego lo emplean para entrenar el modelo y llegar a la conclusión deseada.

¿Por qué es importante la investigación de mercado de datos de formación?

La IA y el aprendizaje automático son nuevas herramientas para que los desarrolladores creen modelos más eficientes y que cambien vidas. Hacen que las máquinas sean lo suficientemente inteligentes como para realizar diversas tareas sin la ayuda de humanos. Lo que es igualmente importante, exigen datos de entrenamiento precisos para desarrollar los modelos de IA y ML. Estos datos de entrenamiento ayudan a los algoritmos. Les enseña los patrones o series de resultados que conlleva una pregunta determinada.

Es importante darse cuenta de que los datos de entrenamiento son esenciales para clasificar conjuntos de datos en varios grupos. Ayuda al algoritmo a encontrar y clasificar objetos similares en el futuro. Si es incorrecto, puede dañar los resultados del modelo, lo que puede provocar que su proyecto de IA falle. Los datos de entrenamiento son la única fuente que puede utilizar como entrada para sus algoritmos. Ayudará a su modelo de IA a obtener la información que necesita. Luego utilizará esa información para tomar decisiones cruciales como los humanos.

Títulos de trabajo clave en datos de capacitación

La ciencia de datos sigue siendo una carrera prometedora y muy demandada para profesionales cualificados. Muchos puestos de trabajo pueden utilizar datos de formación. Estos títulos incluyen analista de sistemas informáticos, estadístico, administrador de bases de datos y desarrollador de software. Otros trabajos en este campo son analista de redes informáticas, analista de datos y científico de datos. Luego está el ingeniero de datos y el administrador de datos. Hay muchas ofertas de trabajo para científicos de datos. También existe una creciente necesidad de ingenieros de datos.

También está el "humano en el circuito". Este término se refiere a las personas involucradas en la recopilación y preparación de datos de capacitación. Recopilan datos sin procesar de muchas fuentes. Estas fuentes incluyen plataformas de redes sociales, dispositivos IoT, comentarios de clientes y sitios web. Luego preparan los datos limpiándolos y teniendo en cuenta los valores faltantes. Después de eso, eliminan los valores atípicos y etiquetan los puntos de datos. El último paso es cargarlo en lugares adecuados para entrenar algoritmos de ML.

¿Por qué las empresas necesitan datos de formación?

El uso de IA y ML solo es posible con grandes cantidades de datos de entrenamiento de alta calidad. Desempeña un papel vital en el modelo que aprende cualquier cosa relevante. Es la columna vertebral de cualquier sistema ML. Con suficientes datos de entrenamiento, una máquina puede descubrir patrones y resolver problemas. Los datos de capacitación deficientes o de baja calidad podrían provocar la falla de su sistema de aprendizaje automático.

Acerca de la investigación de mercado de datos de formación

La investigación de mercado cuantitativa puede revelar datos complejos sobre el estado de su negocio. La Investigación Cualitativa de Mercado tiene como objetivo explicar los factores que llevaron a ese estado. Se centra en las razones y motivos detrás de las acciones y deseos de los consumidores. También analiza sus opiniones y expectativas. Las empresas pueden utilizarlo para obtener información sobre la que pueden actuar para mejorar sus productos y estrategias.

Puede introducir ambos tipos de datos en sus modelos de entrenamiento para obtener los resultados deseados. A medida que continúe entrenando su modelo, se volverá más inteligente, por lo que es mejor tener demasiados datos de entrenamiento que muy pocos.