प्रशिक्षण डेटा बाजार अनुसंधान

प्रशिक्षण डेटा क्या है?

मशीन लर्निंग (ML) अद्भुत कार्य कर सकती है। यह टेक्स्ट डेटा से शक्तिशाली अंतर्दृष्टि को स्वचालित कर सकती है। ML सर्वेक्षण से लेकर दस्तावेज़ों और ईमेल तक हर चीज़ के साथ काम करती है। यह ग्राहक सहायता टिकट और सोशल मीडिया का भी उपयोग कर सकती है। लेकिन सबसे पहले, आपको यह सुनिश्चित करने के लिए सही प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है कि आप अपने ML मॉडल को सफलता के लिए सेट करें।

प्रशिक्षण डेटा एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला प्रारंभिक डेटा है। यह आमतौर पर एक विशाल डेटासेट होता है। डेटा वैज्ञानिक इसका उपयोग एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले पूर्वानुमान मॉडल को सिखाने के लिए करते हैं। वे दिखाते हैं कि विशिष्ट व्यावसायिक लक्ष्यों के लिए प्रासंगिक जानकारी कैसे निकाली जाए। ये वैज्ञानिक पर्यवेक्षित एमएल मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा को लेबल करते हैं। एमएल कार्यक्रमों में प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करना एक सरल अवधारणा है।

एआई प्रशिक्षण डेटा दो उपसमूहों में आता है: पर्यवेक्षित या अपर्यवेक्षित शिक्षण। अपर्यवेक्षित शिक्षण बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करता है। मॉडल को, हर तरह से, अनुमान लगाने और निष्कर्ष पर पहुँचने के लिए डेटा में पैटर्न ढूँढ़ना चाहिए। लेकिन पर्यवेक्षित शिक्षण अलग है। मनुष्यों को डेटा का उपयोग करते समय उसे लेबल, टैग या एनोटेट करना चाहिए। फिर वे वांछित निष्कर्ष पर पहुँचने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इसका उपयोग करते हैं।

प्रशिक्षण डेटा बाजार अनुसंधान क्यों महत्वपूर्ण है?

AI और ML डेवलपर्स के लिए अधिक कुशल और जीवन बदलने वाले मॉडल बनाने के लिए नए उपकरण हैं। वे मशीनों को मनुष्यों की मदद के बिना विभिन्न कार्यों को करने के लिए पर्याप्त स्मार्ट बनाते हैं। समान रूप से महत्वपूर्ण, वे AI और ML मॉडल विकसित करने के लिए सटीक प्रशिक्षण डेटा की मांग करते हैं। यह प्रशिक्षण डेटा एल्गोरिदम की मदद करता है। यह उन्हें दिए गए प्रश्न के साथ आने वाले परिणामों के पैटर्न या श्रृंखला सिखाता है।

यह समझना महत्वपूर्ण है कि प्रशिक्षण डेटा डेटा सेट को विभिन्न समूहों में वर्गीकृत करने में आवश्यक है। यह एल्गोरिदम को भविष्य में समान वस्तुओं को खोजने और वर्गीकृत करने में मदद करता है। यदि गलत है, तो यह मॉडल के परिणामों को नुकसान पहुंचा सकता है, जिससे आपका AI प्रोजेक्ट विफल हो सकता है। प्रशिक्षण डेटा एकमात्र स्रोत है जिसका उपयोग आप अपने एल्गोरिदम में इनपुट के रूप में कर सकते हैं। यह आपके AI मॉडल को आवश्यक जानकारी प्राप्त करने में मदद करेगा। फिर यह उस जानकारी का उपयोग मनुष्यों की तरह महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए करेगा।

प्रशिक्षण डेटा में प्रमुख नौकरी के शीर्षक

डेटा विज्ञान कुशल पेशेवरों के लिए एक आशाजनक और मांग वाला करियर बना हुआ है। कई जॉब टाइटल ट्रेनिंग डेटा का उपयोग कर सकते हैं। इन टाइटल में कंप्यूटर सिस्टम विश्लेषक, सांख्यिकीविद्, डेटाबेस एडमिन और सॉफ्टवेयर डेवलपर शामिल हैं। इस क्षेत्र में अन्य नौकरियां कंप्यूटर नेटवर्क विश्लेषक, डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक हैं। फिर डेटा इंजीनियर और डेटा मैनेजर हैं। डेटा वैज्ञानिकों के लिए कई जॉब ओपनिंग हैं। डेटा इंजीनियरों की भी बढ़ती मांग है।

"लूप में मानव" भी है। यह शब्द प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने और तैयार करने में शामिल लोगों को संदर्भित करता है। वे कई स्रोतों से कच्चा डेटा एकत्र करते हैं। इन स्रोतों में सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, IoT डिवाइस, ग्राहक प्रतिक्रिया और वेबसाइट शामिल हैं। फिर वे डेटा को साफ करके और गुम मूल्यों को ध्यान में रखकर तैयार करते हैं। उसके बाद, वे आउटलेयर हटाते हैं और डेटा पॉइंट टैग करते हैं। अंतिम चरण इसे ML एल्गोरिदम के प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त स्थानों पर लोड करना है।

व्यवसायों को प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता क्यों है?

AI और ML का उपयोग केवल उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की पर्याप्त मात्रा के साथ ही संभव है। यह मॉडल को कुछ भी प्रासंगिक सीखने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह किसी भी ML सिस्टम की रीढ़ है। पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा के साथ, एक मशीन पैटर्न की खोज कर सकती है और समस्याओं को हल कर सकती है। अपर्याप्त या निम्न-गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा आपके ML सिस्टम की विफलता का कारण बन सकता है।

प्रशिक्षण डेटा मार्केट रिसर्च के बारे में

क्वांटिटेटिव मार्केट रिसर्च आपके व्यवसाय की स्थिति के बारे में जटिल डेटा प्रकट कर सकता है। क्वालिटेटिव मार्केट रिसर्च का उद्देश्य उन कारकों की व्याख्या करना है जो उस स्थिति का कारण बने। यह उपभोक्ताओं के कार्यों और इच्छाओं के पीछे के कारणों और उद्देश्यों पर ध्यान केंद्रित करता है। यह उनकी राय और अपेक्षाओं को भी देखता है। कंपनियाँ इसका उपयोग अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए कर सकती हैं, जिस पर वे अपने उत्पादों और रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए कार्य कर सकती हैं।

आप वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए अपने प्रशिक्षण मॉडल में दोनों प्रकार के डेटा फीड कर सकते हैं। जैसे-जैसे आप अपने मॉडल को प्रशिक्षित करना जारी रखेंगे, यह समझदारी भरा होता जाएगा, इसलिए बहुत कम प्रशिक्षण डेटा की तुलना में बहुत अधिक प्रशिक्षण डेटा होना बेहतर है।