Ricerche di mercato sui dati di formazione

Cosa sono i dati di addestramento?

Il Machine Learning (ML) può compiere imprese straordinarie. Può automatizzare potenti approfondimenti dai dati di testo. Il machine learning funziona con qualsiasi cosa, dai sondaggi ai documenti fino alle e-mail. Può anche utilizzare ticket di assistenza clienti e social media. Ma prima, devi disporre dei dati di addestramento corretti per assicurarti di impostare i tuoi modelli ML per il successo.

I dati di training sono i dati iniziali utilizzati per addestrare i modelli ML. Di solito si tratta di un set di dati enorme. I data scientist lo utilizzano per insegnare modelli di previsione che utilizzano algoritmi ML. Mostrano come estrarre informazioni rilevanti per obiettivi aziendali specifici. Questi scienziati etichettano i dati di addestramento per i modelli ML supervisionati. L'utilizzo dei dati di addestramento nei programmi ML è un concetto semplice.

I dati di formazione AI rientrano in due sottoinsiemi: apprendimento supervisionato e non supervisionato. L'apprendimento non supervisionato utilizza dati senza etichette. I modelli devono, in ogni caso, trovare schemi nei dati per fare inferenze e giungere a conclusioni. Ma l’apprendimento supervisionato è diverso. Gli esseri umani devono etichettare, taggare o annotare i dati quando li utilizzano. Quindi lo utilizzano per addestrare il modello a raggiungere la conclusione desiderata.

Perché la ricerca di mercato sui dati di formazione è importante?

L'intelligenza artificiale e il machine learning sono nuovi strumenti a disposizione degli sviluppatori per creare modelli più efficienti e in grado di cambiare la vita. Rendono le macchine abbastanza intelligenti da svolgere vari compiti senza l'aiuto dell'uomo. Altrettanto importante, richiedono dati di addestramento precisi per sviluppare i modelli AI e ML. Questi dati di addestramento aiutano gli algoritmi. Insegna loro i modelli o le serie di risultati che derivano da una determinata domanda.

È importante comprendere che i dati di training sono essenziali per classificare i set di dati in vari raggruppamenti. Aiuta l'algoritmo a trovare e classificare oggetti simili in futuro. Se non corretto, può danneggiare i risultati del modello, causando il fallimento del tuo progetto di intelligenza artificiale. I dati di addestramento sono l'unica fonte che puoi utilizzare come input nei tuoi algoritmi. Aiuterà il tuo modello di intelligenza artificiale a ottenere le informazioni di cui ha bisogno. Utilizzerà quindi tali informazioni per prendere decisioni cruciali come gli esseri umani.

Principali titoli professionali nei dati di formazione

La scienza dei dati continua a essere una carriera promettente e richiesta per professionisti qualificati. Molti titoli professionali possono utilizzare i dati di formazione. Questi titoli includono analista di sistemi informatici, statistico, amministratore di database e sviluppatore di software. Altri lavori nel campo sono analista di reti di computer, analista di dati e scienziato dei dati. Poi c'è il data engineer e il data manager. Ci sono molte opportunità di lavoro per i data scientist. C'è anche una crescente necessità di ingegneri dei dati.

C'è anche "l'umano nel giro". Questo termine si riferisce alle persone coinvolte nella raccolta e nella preparazione dei dati di formazione. Raccolgono dati grezzi da molte fonti. Queste fonti includono piattaforme di social media, dispositivi IoT, feedback dei clienti e siti Web. Quindi preparano i dati pulendoli e tenendo conto dei valori mancanti. Successivamente, rimuovono i valori anomali e taggano i punti dati. L'ultimo passaggio consiste nel caricarlo in luoghi idonei per l'addestramento degli algoritmi ML.

Perché le aziende hanno bisogno di dati sulla formazione?

L'uso di AI e ML è possibile solo con ampie quantità di dati di addestramento di alta qualità. Svolge un ruolo vitale nel modello che apprende qualsiasi cosa rilevante. È la spina dorsale di qualsiasi sistema ML. Con dati di addestramento sufficienti, una macchina può scoprire modelli e risolvere problemi. Dati di addestramento carenti o di bassa qualità potrebbero portare al guasto del sistema ML.

Informazioni sulle ricerche di mercato sui dati di formazione

Le ricerche di mercato quantitative possono rivelare dati complessi sullo stato della tua attività. La ricerca di mercato qualitativa mira a spiegare i fattori che hanno portato a tale stato. Si concentra sulle ragioni e sui motivi che stanno dietro le azioni e i desideri dei consumatori. Guarda anche le loro opinioni e aspettative. Le aziende possono utilizzarlo per ottenere informazioni su cui agire per migliorare i propri prodotti e le proprie strategie.

Puoi inserire entrambi i tipi di dati nei tuoi modelli di formazione per ottenere i risultati desiderati. Man mano che continui ad addestrare il tuo modello, diventerà più saggio, quindi è meglio avere troppi dati di addestramento che troppo pochi.