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.

There’s also the “human in the loop.” This term refers to the people involved in gathering and preparing Training Data. They collect raw data from many sources. These sources include social media platforms, IoT devices, customer feedback, and websites. They then prepare the data by cleaning it and accounting for missing values. After that, they remove outliers and tag data points. The last step is to load it into suitable places for training ML algorithms.

¿Por qué las empresas necesitan datos de formación?

The use of AI and ML is only possible with ample amounts of high-quality Training Data. It plays a vital role in the model learning anything relevant. It is the backbone of any ML system. With enough Training Data, a machine can discover patterns and solve problems. Deficient or low-quality Training Data could lead to the failure of your ML system.

Acerca de la investigación de mercado de datos de formación

Cuantitativo Market Research can reveal complex data about the state of your business. Qualitative Market Research aims to explain the factors that led to that state. It focuses on the reasons and motives behind consumers’ actions and desires. It also looks at their opinions and expectations. Companies can use it to gain insights that they can act on to improve their products and strategies.

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.