{"id":41566,"date":"2023-02-13T03:45:32","date_gmt":"2023-02-13T03:45:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sisinternational.com\/?page_id=41566"},"modified":"2025-10-21T23:53:51","modified_gmt":"2025-10-22T03:53:51","slug":"etude-de-marche-sur-les-donnees-de-formation","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/expertise\/industries\/training-data-market-research\/","title":{"rendered":"\u00c9tude de march\u00e9 sur les donn\u00e9es de formation"},"content":{"rendered":"

\u00c9tude de march\u00e9 sur les donn\u00e9es de formation<\/h1>\n\n\n\n
\"\u00c9tudes<\/figure>\n\n\n\n

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Que sont les donn\u00e9es de formation\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019apprentissage automatique (ML) peut r\u00e9aliser des exploits incroyables. Il peut automatiser des informations puissantes \u00e0 partir de donn\u00e9es textuelles. ML fonctionne avec tout, des enqu\u00eates aux documents en passant par les e-mails. Il peut \u00e9galement utiliser les tickets d\u2019assistance client et les r\u00e9seaux sociaux. Mais d\u2019abord, vous devez disposer des donn\u00e9es de formation correctes pour garantir le succ\u00e8s de la configuration de vos mod\u00e8les ML.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es de formation sont les donn\u00e9es initiales utilis\u00e9es pour entra\u00eener les mod\u00e8les ML. Il s\u2019agit g\u00e9n\u00e9ralement d\u2019un ensemble de donn\u00e9es massif. Les data scientists l'utilisent pour enseigner des mod\u00e8les de pr\u00e9diction qui utilisent des algorithmes ML. Ils lui montrent comment extraire des informations pertinentes pour des objectifs commerciaux sp\u00e9cifiques. Ces scientifiques \u00e9tiquettent les donn\u00e9es de formation pour les mod\u00e8les ML supervis\u00e9s. L'utilisation des donn\u00e9es de formation dans les programmes ML est un concept simple.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es d'entra\u00eenement IA se r\u00e9partissent en deux sous-ensembles\u00a0: l'apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9. L'apprentissage non supervis\u00e9 utilise des donn\u00e9es sans \u00e9tiquettes. Les mod\u00e8les doivent, par tous les moyens, trouver des mod\u00e8les dans les donn\u00e9es pour faire des inf\u00e9rences et tirer des conclusions. Mais l\u2019apprentissage supervis\u00e9 est diff\u00e9rent. Les humains doivent \u00e9tiqueter, \u00e9tiqueter ou annoter les donn\u00e9es lorsqu\u2019ils les utilisent. Ils l\u2019utilisent ensuite pour entra\u00eener le mod\u00e8le afin d\u2019arriver \u00e0 la conclusion souhait\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi les \u00e9tudes de march\u00e9 sur les donn\u00e9es de formation sont-elles importantes ?<\/h2>\n\n\n\n

L'IA et le ML sont de nouveaux outils permettant aux d\u00e9veloppeurs de cr\u00e9er des mod\u00e8les plus efficaces et qui changent la vie. Ils fabriquent des machines suffisamment intelligentes pour effectuer diverses t\u00e2ches sans l\u2019aide des humains. Tout aussi important, ils n\u00e9cessitent des donn\u00e9es de formation pr\u00e9cises pour d\u00e9velopper les mod\u00e8les d\u2019IA et de ML. Ces donn\u00e9es de formation aident les algorithmes. Cela leur enseigne les mod\u00e8les ou les s\u00e9ries de r\u00e9sultats qui accompagnent une question donn\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Il est important de r\u00e9aliser que les donn\u00e9es de formation sont essentielles pour classer les ensembles de donn\u00e9es en diff\u00e9rents groupements. Cela aide l'algorithme \u00e0 trouver et \u00e0 classer des objets similaires \u00e0 l'avenir. Si cela est incorrect, cela peut nuire aux r\u00e9sultats du mod\u00e8le, ce qui peut entra\u00eener l'\u00e9chec de votre projet d'IA. Les donn\u00e9es d'entra\u00eenement sont la seule source que vous pouvez utiliser comme entr\u00e9e dans vos algorithmes. Cela aidera votre mod\u00e8le d\u2019IA \u00e0 obtenir les informations dont il a besoin. Il utilisera ensuite ces informations pour prendre des d\u00e9cisions cruciales, comme les humains.<\/p>\n\n\n\n

Titres de poste cl\u00e9s dans les donn\u00e9es de formation<\/h2>\n\n\n\n
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La science des donn\u00e9es continue d\u2019\u00eatre une carri\u00e8re prometteuse et recherch\u00e9e pour les professionnels qualifi\u00e9s. De nombreux titres de poste peuvent utiliser les donn\u00e9es de formation. Ces titres incluent analyste de syst\u00e8mes informatiques, statisticien, administrateur de bases de donn\u00e9es et d\u00e9veloppeur de logiciels. Les autres emplois dans le domaine sont ceux d'analyste de r\u00e9seaux informatiques, d'analyste de donn\u00e9es et de data scientist. Ensuite, il y a l\u2019ing\u00e9nieur de donn\u00e9es et le gestionnaire de donn\u00e9es. Il existe de nombreuses offres d'emploi pour les data scientists. Il existe \u00e9galement un besoin croissant d\u2019ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Il y a aussi \u00ab l\u2019humain dans la boucle \u00bb. Ce terme fait r\u00e9f\u00e9rence aux personnes impliqu\u00e9es dans la collecte et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es de formation. Ils collectent des donn\u00e9es brutes provenant de nombreuses sources. Ces sources incluent les plateformes de m\u00e9dias sociaux, les appareils IoT, les commentaires des clients et les sites Web. Ils pr\u00e9parent ensuite les donn\u00e9es en les nettoyant et en tenant compte des valeurs manquantes. Apr\u00e8s cela, ils suppriment les valeurs aberrantes et marquent les points de donn\u00e9es. La derni\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 le charger dans des endroits appropri\u00e9s pour entra\u00eener les algorithmes de ML.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de donn\u00e9es de formation\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n

L'utilisation de l'IA et du ML n'est possible qu'avec de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es de formation de haute qualit\u00e9. Il joue un r\u00f4le essentiel dans l\u2019apprentissage par le mod\u00e8le de tout ce qui est pertinent. C'est l'\u00e9pine dorsale de tout syst\u00e8me ML. Avec suffisamment de donn\u00e9es de formation, une machine peut d\u00e9couvrir des mod\u00e8les et r\u00e9soudre des probl\u00e8mes. Des donn\u00e9es de formation d\u00e9ficientes ou de mauvaise qualit\u00e9 pourraient entra\u00eener la d\u00e9faillance de votre syst\u00e8me ML.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 propos de l\u2019\u00e9tude de march\u00e9 sur les donn\u00e9es de formation<\/h2>\n\n\n\n
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Les \u00e9tudes de march\u00e9 quantitatives peuvent r\u00e9v\u00e9ler des donn\u00e9es complexes sur l\u2019\u00e9tat de votre entreprise. L\u2019\u00e9tude de march\u00e9 qualitative vise \u00e0 expliquer les facteurs qui ont conduit \u00e0 cet \u00e9tat. Il se concentre sur les raisons et les motivations qui sous-tendent les actions et les d\u00e9sirs des consommateurs. Il examine \u00e9galement leurs opinions et leurs attentes. Les entreprises peuvent l\u2019utiliser pour obtenir des informations sur lesquelles elles peuvent agir pour am\u00e9liorer leurs produits et leurs strat\u00e9gies.<\/p>\n\n\n\n

Vous pouvez introduire les deux types de donn\u00e9es dans vos mod\u00e8les de formation pour obtenir les r\u00e9sultats souhait\u00e9s. Au fur et \u00e0 mesure que vous continuez \u00e0 entra\u00eener votre mod\u00e8le, il deviendra plus sage, il est donc pr\u00e9f\u00e9rable d'avoir trop de donn\u00e9es d'entra\u00eenement plut\u00f4t que pas assez.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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