训练数据市场研究

什么是训练数据？

机器学习 (ML) 可以实现惊人的壮举。它可以自动从文本数据中获取强大的见解。ML 适用于从调查到文档再到电子邮件的所有内容。它还可以使用客户支持票和社交媒体。但首先，您需要拥有正确的训练数据，以确保成功设置 ML 模型。

训练数据是用于训练 ML 模型的初始数据。它通常是一个庞大的数据集。数据科学家使用它来教授使用 ML 算法的预测模型。他们向它展示如何提取与特定业务目标相关的信息。这些科学家为监督式 ML 模型标记训练数据。在 ML 程序中使用训练数据是一个简单的概念。

AI 训练数据分为两个子集：监督学习或无监督学习。无监督学习使用没有标签的数据。模型必须设法在数据中找到模式，以便进行推理并得出结论。但监督学习则不同。人类在使用数据时必须标记、标注或注释数据。然后，他们利用它来训练模型，以得出所需的结论。

为什么训练数据市场研究很重要？

人工智能和机器学习是开发人员创建更高效、更能改变生活的模型的新工具。它们使机器足够聪明，无需人类帮助即可执行各种任务。同样重要的是，它们需要精确的训练数据来开发人工智能和机器学习模型。这些训练数据有助于算法。它教会算法给定问题所带来的模式或一系列结果。

重要的是要认识到，训练数据对于将数据集划分为各种组别至关重要。它有助于算法在未来找到并分类类似的对象。如果不正确，它可能会损害模型结果，从而导致您的 AI 项目失败。训练数据是您可以用作算法输入的唯一来源。它将帮助您的 AI 模型获得所需的信息。然后它将使用该信息像人类一样做出关键决策。

训练数据领域的关键职位

对于熟练的专业人士来说，数据科学仍然是一个有前途且需求旺盛的职业。许多职位都可以使用训练数据。这些职位包括计算机系统分析师、统计学家、数据库管理员和软件开发人员。该领域的其他工作包括计算机网络分析师、数据分析师和数据科学家。然后是数据工程师和数据经理。数据科学家有很多职位空缺。对数据工程师的需求也在不断增长。

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.

企业为什么需要训练数据？

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.

关于训练数据市场研究

定量 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.

您可以将这两种数据类型输入到训练模型中以获得所需的结果。随着您继续训练模型，它会变得更加智能，因此训练数据越多越好，而不是太少。