Étude de marché sur les données de formation

Que sont les données de formation ?

L’apprentissage automatique (ML) peut réaliser des exploits incroyables. Il peut automatiser des informations puissantes à partir de données textuelles. ML fonctionne avec tout, des enquêtes aux documents en passant par les e-mails. Il peut également utiliser les tickets d’assistance client et les réseaux sociaux. Mais d’abord, vous devez disposer des données de formation correctes pour garantir le succès de la configuration de vos modèles ML.

Les données de formation sont les données initiales utilisées pour entraîner les modèles ML. Il s’agit généralement d’un ensemble de données massif. Les data scientists l'utilisent pour enseigner des modèles de prédiction qui utilisent des algorithmes ML. Ils lui montrent comment extraire des informations pertinentes pour des objectifs commerciaux spécifiques. Ces scientifiques étiquettent les données de formation pour les modèles ML supervisés. L'utilisation des données de formation dans les programmes ML est un concept simple.

Les données d'entraînement IA se répartissent en deux sous-ensembles : l'apprentissage supervisé et non supervisé. L'apprentissage non supervisé utilise des données sans étiquettes. Les modèles doivent, par tous les moyens, trouver des modèles dans les données pour faire des inférences et tirer des conclusions. Mais l’apprentissage supervisé est différent. Les humains doivent étiqueter, étiqueter ou annoter les données lorsqu’ils les utilisent. Ils l’utilisent ensuite pour entraîner le modèle afin d’arriver à la conclusion souhaitée.

Pourquoi les études de marché sur les données de formation sont-elles importantes ?

L'IA et le ML sont de nouveaux outils permettant aux développeurs de créer des modèles plus efficaces et qui changent la vie. Ils fabriquent des machines suffisamment intelligentes pour effectuer diverses tâches sans l’aide des humains. Tout aussi important, ils nécessitent des données de formation précises pour développer les modèles d’IA et de ML. Ces données de formation aident les algorithmes. Cela leur enseigne les modèles ou les séries de résultats qui accompagnent une question donnée.

Il est important de réaliser que les données de formation sont essentielles pour classer les ensembles de données en différents groupements. Cela aide l'algorithme à trouver et à classer des objets similaires à l'avenir. Si cela est incorrect, cela peut nuire aux résultats du modèle, ce qui peut entraîner l'échec de votre projet d'IA. Les données d'entraînement sont la seule source que vous pouvez utiliser comme entrée dans vos algorithmes. Cela aidera votre modèle d’IA à obtenir les informations dont il a besoin. Il utilisera ensuite ces informations pour prendre des décisions cruciales, comme les humains.

Titres de poste clés dans les données de formation

La science des données continue d’être une carrière prometteuse et recherchée pour les professionnels qualifiés. De nombreux titres de poste peuvent utiliser les données de formation. Ces titres incluent analyste de systèmes informatiques, statisticien, administrateur de bases de données et développeur de logiciels. Les autres emplois dans le domaine sont ceux d'analyste de réseaux informatiques, d'analyste de données et de data scientist. Ensuite, il y a l’ingénieur de données et le gestionnaire de données. Il existe de nombreuses offres d'emploi pour les data scientists. Il existe également un besoin croissant d’ingénieurs de données.

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.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de données de formation ?

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.

À propos de l’étude de marché sur les données de formation

Quantitatif 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.

Vous pouvez introduire les deux types de données dans vos modèles de formation pour obtenir les résultats souhaités. Au fur et à mesure que vous continuez à entraîner votre modèle, il deviendra plus sage, il est donc préférable d'avoir trop de données d'entraînement plutôt que pas assez.