การฝึกอบรมการวิจัยตลาดข้อมูล

ข้อมูลการฝึกอบรมคืออะไร?

Machine Learning (ML) สามารถทำผลงานอันน่าทึ่งได้ สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพจากข้อมูลข้อความได้โดยอัตโนมัติ ML ทำงานได้กับทุกสิ่งตั้งแต่แบบสำรวจไปจนถึงเอกสารไปจนถึงอีเมล นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตั๋วสนับสนุนลูกค้าและโซเชียลมีเดียได้อีกด้วย แต่ก่อนอื่น คุณต้องมีข้อมูลการฝึกอบรมที่ถูกต้องเพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้ตั้งค่าโมเดล ML ของคุณให้ประสบความสำเร็จ

ข้อมูลการฝึกอบรมเป็นข้อมูลเริ่มต้นที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดล ML โดยปกติแล้วจะเป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อสอนโมเดลการทำนายที่ใช้อัลกอริทึม ML พวกเขาแสดงวิธีดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับเป้าหมายทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง นักวิทยาศาสตร์เหล่านี้ติดป้ายกำกับข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดล ML ที่ได้รับการดูแล การใช้ข้อมูลการฝึกอบรมในโปรแกรม ML เป็นแนวคิดที่เรียบง่าย

ข้อมูลการฝึกอบรม AI แบ่งออกเป็นสองส่วนย่อย: การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลหรือแบบไม่มีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลใช้ข้อมูลโดยไม่มีป้ายกำกับ แบบจำลองจะต้องค้นหารูปแบบในข้อมูลเพื่อทำการอนุมานและหาข้อสรุป แต่การเรียนรู้แบบมีผู้สอนแตกต่างออกไป มนุษย์ต้องติดป้ายกำกับ แท็ก หรือใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเมื่อใช้งาน จากนั้นพวกเขาก็ใช้มันเพื่อฝึกแบบจำลองเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่ต้องการ

เหตุใดการวิจัยตลาดข้อมูลการฝึกอบรมจึงมีความสำคัญ

AI และ ML เป็นเครื่องมือใหม่สำหรับนักพัฒนาในการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพและเปลี่ยนแปลงชีวิตได้มากขึ้น พวกเขาทำให้เครื่องจักรฉลาดพอที่จะทำงานต่างๆ ได้โดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากมนุษย์ ที่สำคัญไม่แพ้กัน พวกเขาเรียกร้องให้มีข้อมูลการฝึกอบรมที่แม่นยำเพื่อพัฒนาโมเดล AI และ ML ข้อมูลการฝึกอบรมนี้ช่วยอัลกอริทึม โดยจะสอนพวกเขาถึงรูปแบบหรือชุดผลลัพธ์ที่มาพร้อมกับคำถามที่กำหนด

สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าข้อมูลการฝึกอบรมถือเป็นสิ่งสำคัญในการจัดหมวดหมู่ชุดข้อมูลออกเป็นกลุ่มต่างๆ ช่วยให้อัลกอริธึมค้นหาและจำแนกวัตถุที่คล้ายกันในอนาคต หากไม่ถูกต้อง อาจส่งผลเสียต่อผลลัพธ์ของแบบจำลอง ซึ่งอาจทำให้โครงการ AI ของคุณล้มเหลว ข้อมูลการฝึกอบรมเป็นแหล่งข้อมูลเดียวที่คุณสามารถใช้เป็นอินพุตในอัลกอริทึมของคุณได้ มันจะช่วยให้โมเดล AI ของคุณได้รับข้อมูลที่ต้องการ จากนั้นจะใช้ข้อมูลนั้นในการตัดสินใจที่สำคัญเช่นเดียวกับมนุษย์

ตำแหน่งงานที่สำคัญในข้อมูลการฝึกอบรม

วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงเป็นอาชีพที่มีแนวโน้มและเป็นที่ต้องการสำหรับมืออาชีพที่มีทักษะ ตำแหน่งงานจำนวนมากสามารถใช้ข้อมูลการฝึกอบรมได้ ชื่อเหล่านี้รวมถึงนักวิเคราะห์ระบบคอมพิวเตอร์ นักสถิติ ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล และผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ งานอื่นๆ ในสาขานี้ ได้แก่ นักวิเคราะห์เครือข่ายคอมพิวเตอร์ นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากนั้นก็มีวิศวกรข้อมูลและผู้จัดการข้อมูล มีตำแหน่งงานว่างสำหรับ Data Scientist จำนวนมาก นอกจากนี้ยังมีความต้องการวิศวกรข้อมูลเพิ่มมากขึ้น

ยังมี "มนุษย์อยู่ในวง" คำนี้หมายถึงบุคคลที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลการฝึกอบรม พวกเขารวบรวมข้อมูลดิบจากหลายแหล่ง แหล่งที่มาเหล่านี้รวมถึงแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย อุปกรณ์ IoT ความคิดเห็นของลูกค้า และเว็บไซต์ จากนั้นพวกเขาจะเตรียมข้อมูลโดยการทำความสะอาดและพิจารณาค่าที่หายไป หลังจากนั้นพวกเขาจะลบค่าผิดปกติและแท็กจุดข้อมูล ขั้นตอนสุดท้ายคือการโหลดลงในตำแหน่งที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริธึม ML

เหตุใดธุรกิจจึงต้องการข้อมูลการฝึกอบรม?

การใช้ AI และ ML สามารถทำได้เมื่อมีข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงในปริมาณที่เพียงพอเท่านั้น มันมีบทบาทสำคัญในรูปแบบการเรียนรู้สิ่งที่เกี่ยวข้อง มันเป็นแกนหลักของระบบ ML ใดๆ ด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่เพียงพอ เครื่องจักรจึงสามารถค้นพบรูปแบบและแก้ไขปัญหาได้ ข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่เพียงพอหรือมีคุณภาพต่ำอาจทำให้ระบบ ML ของคุณล้มเหลว

เกี่ยวกับการวิจัยตลาดข้อมูลการฝึกอบรม

การวิจัยตลาดเชิงปริมาณสามารถเปิดเผยข้อมูลที่ซับซ้อนเกี่ยวกับสถานะของธุรกิจของคุณได้ การวิจัยตลาดเชิงคุณภาพมีจุดมุ่งหมายเพื่ออธิบายปัจจัยที่นำไปสู่สภาวะดังกล่าว โดยมุ่งเน้นไปที่เหตุผลและแรงจูงใจเบื้องหลังการกระทำและความปรารถนาของผู้บริโภค นอกจากนี้ยังดูความคิดเห็นและความคาดหวังของพวกเขาด้วย บริษัทต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปรับปรุงผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์ของตนได้

คุณสามารถป้อนข้อมูลทั้งสองประเภทลงในโมเดลการฝึกของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เมื่อคุณฝึกโมเดลของคุณต่อไป โมเดลจะฉลาดขึ้น ดังนั้นจึงควรมีข้อมูลการฝึกมากเกินไปดีกว่าน้อยเกินไป