Pesquisa de mercado de dados de treinamento

O que são dados de treinamento?

O aprendizado de máquina (ML) pode realizar feitos incríveis. Ele pode automatizar insights poderosos a partir de dados de texto. O ML funciona com tudo, desde pesquisas a documentos e e-mails. Ele também pode usar tickets de suporte ao cliente e mídias sociais. Mas primeiro, você precisa ter os dados de treinamento corretos para garantir que seus modelos de ML sejam configurados para o sucesso.

Dados de treinamento são os dados iniciais usados para treinar modelos de ML. Geralmente é um conjunto de dados enorme. Os cientistas de dados o utilizam para ensinar modelos de previsão que usam algoritmos de ML. Eles mostram como extrair informações relevantes para objetivos de negócios específicos. Esses cientistas rotulam os dados de treinamento para modelos de ML supervisionados. Usar dados de treinamento em programas de ML é um conceito simples.

Os dados de treinamento de IA se enquadram em dois subconjuntos: aprendizagem supervisionada ou não supervisionada. A aprendizagem não supervisionada usa dados sem rótulos. Os modelos devem, sem dúvida, encontrar padrões nos dados para fazer inferências e chegar a conclusões. Mas a aprendizagem supervisionada é diferente. Os humanos devem rotular, marcar ou anotar os dados ao usá-los. Eles então o empregam para treinar o modelo para chegar à conclusão desejada.

Por que a pesquisa de mercado de dados de treinamento é importante?

IA e ML são novas ferramentas para os desenvolvedores criarem modelos mais eficientes e transformadores. Eles tornam as máquinas inteligentes o suficiente para realizar diversas tarefas sem a ajuda de humanos. Igualmente importante, eles exigem dados de treinamento precisos para desenvolver os modelos de IA e ML. Esses dados de treinamento ajudam algoritmos. Ensina-lhes os padrões ou séries de resultados que acompanham uma determinada pergunta.

É importante perceber que os Dados de Treinamento são essenciais para classificar conjuntos de dados em vários agrupamentos. Ajuda o algoritmo a encontrar e classificar objetos semelhantes no futuro. Se incorreto, pode prejudicar os resultados do modelo, o que pode causar falha no projeto de IA. Os dados de treinamento são a única fonte que você pode usar como entrada em seus algoritmos. Isso ajudará seu modelo de IA a obter as informações de que precisa. Em seguida, usará essas informações para tomar decisões cruciais como os humanos.

Principais cargos em dados de treinamento

A ciência de dados continua a ser uma carreira promissora e muito procurada por profissionais qualificados. Muitos cargos podem usar dados de treinamento. Esses títulos incluem analista de sistemas de computador, estatístico, administrador de banco de dados e desenvolvedor de software. Outros trabalhos na área são analista de redes de computadores, analista de dados e cientista de dados. Depois, há o engenheiro de dados e o gerente de dados. Existem muitas vagas de emprego para cientistas de dados. Há também uma necessidade crescente de engenheiros de dados.

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 que as empresas precisam de dados de treinamento?

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.

Sobre a pesquisa de mercado de dados de treinamento

Quantitativo 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.

Você pode alimentar ambos os tipos de dados em seus modelos de treinamento para obter os resultados desejados. À medida que você continua treinando seu modelo, ele se tornará mais sábio, por isso é melhor ter muitos dados de treinamento do que poucos.