{"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":"2026-01-24T18:52:36","modified_gmt":"2026-01-24T23:52:36","slug":"ricerche-di-mercato-sui-dati-di-formazione","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/competenza\/ricerche-di-mercato-sui-dati-di-formazione\/","title":{"rendered":"Ricerche di mercato sui dati di formazione"},"content":{"rendered":"

Ricerche di mercato sui dati di formazione<\/h1>\n\n\n\n
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Cosa sono i dati di addestramento?<\/h2>\n\n\n\n

Il Machine Learning (ML) pu\u00f2 compiere imprese straordinarie. Pu\u00f2 automatizzare potenti approfondimenti dai dati di testo. Il machine learning funziona con qualsiasi cosa, dai sondaggi ai documenti fino alle e-mail. Pu\u00f2 anche utilizzare ticket di assistenza clienti e social media. Ma prima, devi disporre dei dati di addestramento corretti per assicurarti di impostare i tuoi modelli ML per il successo.<\/p>\n\n\n\n

I dati di training sono i dati iniziali utilizzati per addestrare i modelli ML. Di solito si tratta di un set di dati enorme. I data scientist lo utilizzano per insegnare modelli di previsione che utilizzano algoritmi ML. Mostrano come estrarre informazioni rilevanti per obiettivi aziendali specifici. Questi scienziati etichettano i dati di addestramento per i modelli ML supervisionati. L'utilizzo dei dati di addestramento nei programmi ML \u00e8 un concetto semplice.<\/p>\n\n\n\n

I dati di formazione AI rientrano in due sottoinsiemi: apprendimento supervisionato e non supervisionato. L'apprendimento non supervisionato utilizza dati senza etichette. I modelli devono, in ogni caso, trovare schemi nei dati per fare inferenze e giungere a conclusioni. Ma l\u2019apprendimento supervisionato \u00e8 diverso. Gli esseri umani devono etichettare, taggare o annotare i dati quando li utilizzano. Quindi lo utilizzano per addestrare il modello a raggiungere la conclusione desiderata.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 la ricerca di mercato sui dati di formazione \u00e8 importante?<\/h2>\n\n\n\n

L'intelligenza artificiale e il machine learning sono nuovi strumenti a disposizione degli sviluppatori per creare modelli pi\u00f9 efficienti e in grado di cambiare la vita. Rendono le macchine abbastanza intelligenti da svolgere vari compiti senza l'aiuto dell'uomo. Altrettanto importante, richiedono dati di addestramento precisi per sviluppare i modelli AI e ML. Questi dati di addestramento aiutano gli algoritmi. Insegna loro i modelli o le serie di risultati che derivano da una determinata domanda.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 importante comprendere che i dati di training sono essenziali per classificare i set di dati in vari raggruppamenti. Aiuta l'algoritmo a trovare e classificare oggetti simili in futuro. Se non corretto, pu\u00f2 danneggiare i risultati del modello, causando il fallimento del tuo progetto di intelligenza artificiale. I dati di addestramento sono l'unica fonte che puoi utilizzare come input nei tuoi algoritmi. Aiuter\u00e0 il tuo modello di intelligenza artificiale a ottenere le informazioni di cui ha bisogno. Utilizzer\u00e0 quindi tali informazioni per prendere decisioni cruciali come gli esseri umani.<\/p>\n\n\n\n

Principali titoli professionali nei dati di formazione<\/h2>\n\n\n\n
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La scienza dei dati continua a essere una carriera promettente e richiesta per professionisti qualificati. Molti titoli professionali possono utilizzare i dati di formazione. Questi titoli includono analista di sistemi informatici, statistico, amministratore di database e sviluppatore di software. Altri lavori nel campo sono analista di reti di computer, analista di dati e scienziato dei dati. Poi c'\u00e8 il data engineer e il data manager. Ci sono molte opportunit\u00e0 di lavoro per i data scientist. C'\u00e8 anche una crescente necessit\u00e0 di ingegneri dei dati.<\/p>\n\n\n\n

There\u2019s also the \u201chuman in the loop.\u201d This term refers to the people involved in gathering and preparing Training Data. They collect raw data<\/a> 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.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 le aziende hanno bisogno di dati sulla formazione?<\/h2>\n\n\n\n

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<\/a> to the failure of your ML system.<\/p>\n\n\n\n

Informazioni sulle ricerche di mercato sui dati di formazione<\/h2>\n\n\n\n
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Quantitativo Market Research can reveal complex data<\/a> 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\u2019 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<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Puoi inserire entrambi i tipi di dati nei tuoi modelli di formazione per ottenere i risultati desiderati. Man mano che continui ad addestrare il tuo modello, diventer\u00e0 pi\u00f9 saggio, quindi \u00e8 meglio avere troppi dati di addestramento che troppo pochi.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

I dati di training sono i dati iniziali utilizzati per addestrare i modelli ML. Si tratta di un gigantesco set di dati che gli scienziati utilizzano con modelli di previsione che utilizzano algoritmi ML.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":64375,"parent":14514,"menu_order":184,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-41566","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41566","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41566"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41566\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":81403,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41566\/revisions\/81403"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/14514"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/64375"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41566"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}