训练数据市场研究

什么是训练数据？

机器学习 (ML) 可以实现惊人的壮举。它可以自动从文本数据中获取强大的见解。ML 适用于从调查到文档再到电子邮件的所有内容。它还可以使用客户支持票和社交媒体。但首先，您需要拥有正确的训练数据，以确保成功设置 ML 模型。

训练数据是用于训练 ML 模型的初始数据。它通常是一个庞大的数据集。数据科学家使用它来教授使用 ML 算法的预测模型。他们向它展示如何提取与特定业务目标相关的信息。这些科学家为监督式 ML 模型标记训练数据。在 ML 程序中使用训练数据是一个简单的概念。

AI 训练数据分为两个子集：监督学习或无监督学习。无监督学习使用没有标签的数据。模型必须设法在数据中找到模式，以便进行推理并得出结论。但监督学习则不同。人类在使用数据时必须标记、标注或注释数据。然后，他们利用它来训练模型，以得出所需的结论。

为什么训练数据市场研究很重要？

人工智能和机器学习是开发人员创建更高效、更能改变生活的模型的新工具。它们使机器足够聪明，无需人类帮助即可执行各种任务。同样重要的是，它们需要精确的训练数据来开发人工智能和机器学习模型。这些训练数据有助于算法。它教会算法给定问题所带来的模式或一系列结果。

重要的是要认识到，训练数据对于将数据集划分为各种组别至关重要。它有助于算法在未来找到并分类类似的对象。如果不正确，它可能会损害模型结果，从而导致您的 AI 项目失败。训练数据是您可以用作算法输入的唯一来源。它将帮助您的 AI 模型获得所需的信息。然后它将使用该信息像人类一样做出关键决策。

训练数据领域的关键职位

对于熟练的专业人士来说，数据科学仍然是一个有前途且需求旺盛的职业。许多职位都可以使用训练数据。这些职位包括计算机系统分析师、统计学家、数据库管理员和软件开发人员。该领域的其他工作包括计算机网络分析师、数据分析师和数据科学家。然后是数据工程师和数据经理。数据科学家有很多职位空缺。对数据工程师的需求也在不断增长。

还有“人为因素”。这个术语指的是参与收集和准备训练数据的人员。他们从许多来源收集原始数据。这些来源包括社交媒体平台、物联网设备、客户反馈和网站。然后，他们通过清理数据和计算缺失值来准备数据。之后，他们删除异常值并标记数据点。最后一步是将其加载到适合训练 ML 算法的位置。

企业为什么需要训练数据？

只有拥有大量高质量的训练数据，才能使用人工智能和机器学习。它在模型学习任何相关内容方面起着至关重要的作用。它是任何机器学习系统的支柱。有了足够的训练数据，机器就可以发现模式并解决问题。训练数据不足或质量低下可能会导致您的机器学习系统失败。

关于训练数据市场研究

定量市场研究可以揭示有关您业务状况的复杂数据。定性市场研究旨在解释导致该状况的因素。它关注消费者行为和愿望背后的原因和动机。它还关注他们的意见和期望。公司可以利用它来获得洞察力，并据此采取行动改进产品和战略。

您可以将这两种数据类型输入到训练模型中以获得所需的结果。随着您继续训练模型，它会变得更加智能，因此训练数据越多越好，而不是太少。