Che cos'è la messa a punto?

Ritocchi

Perfezionamento dell'apprendimento automatico è il processo che consiste nel prendere un modello pre-addestrato e modificarlo leggermente per renderlo più adatto a un compito specifico.

Questa tecnica è particolarmente utile negli scenari in cui è disponibile una quantità limitata di dati per addestrare un modello da zero. Partendo da un modello che ha già appreso le caratteristiche generali da un ampio set di dati, gli esperti di marketing possono applicare la messa a punto per adattare il modello per comprendere contenuti più di nicchia o specifici del settore, come le tendenze dei social media o comportamenti specifici dei consumatori. Ad esempio, un modello linguistico pre-addestrato potrebbe essere messo a punto per generare testi di marketing in linea con la voce unica di un marchio o per prevedere meglio il sentiment dei clienti in base al gergo specifico del settore.

La messa a punto implica la regolazione dei pesi di una rete neurale già addestrata per migliorarne le prestazioni in un compito nuovo ma correlato. Ciò avviene continuando il processo di addestramento del modello su un nuovo set di dati specifico per l'attività desiderata. Il vantaggio qui è che richiede molti meno dati e risorse computazionali rispetto all’addestramento di un modello da zero. Nel marketing, ciò potrebbe significare adattare uno strumento di intelligenza artificiale esistente per riconoscere e analizzare meglio le immagini rilevanti per il tuo marchio sui social media o migliorare la comprensione dei chatbot delle domande dei clienti esponendoli alla terminologia specifica del tuo prodotto o servizio.

Suggerimenti attuabili:

• Inizia con un modello pre-addestrato strettamente correlato alle tue esigenze di marketing, ad esempio uno addestrato sulle interazioni generali dei consumatori se stai cercando di migliorare i chatbot del servizio clienti.
• Raccogli un set di dati specifico per la tua attività, assicurandoti che includa esempi rappresentativi delle sfide che desideri che il modello ottimizzato risolva.
• Regolare la velocità di apprendimento e la durata della formazione in modo appropriato per la messa a punto. Aggiornamenti troppo aggressivi possono portare alla perdita di preziose informazioni pre-appresi.

 

Perfezionamento dell'apprendimento automatico è il processo che consiste nel prendere un modello pre-addestrato e modificarlo leggermente per renderlo più adatto a un compito specifico.

Questa tecnica è particolarmente utile negli scenari in cui è disponibile una quantità limitata di dati per addestrare un modello da zero. Partendo da un modello che ha già appreso le caratteristiche generali da un ampio set di dati, gli esperti di marketing possono applicare la messa a punto per adattare il modello per comprendere contenuti più di nicchia o specifici del settore, come le tendenze dei social media o comportamenti specifici dei consumatori. Ad esempio, un modello linguistico pre-addestrato potrebbe essere messo a punto per generare testi di marketing in linea con la voce unica di un marchio o per prevedere meglio il sentiment dei clienti in base al gergo specifico del settore.

La messa a punto implica la regolazione dei pesi di una rete neurale già addestrata per migliorarne le prestazioni in un compito nuovo ma correlato. Ciò avviene continuando il processo di addestramento del modello su un nuovo set di dati specifico per l'attività desiderata. Il vantaggio qui è che richiede molti meno dati e risorse computazionali rispetto all’addestramento di un modello da zero. Nel marketing, ciò potrebbe significare adattare uno strumento di intelligenza artificiale esistente per riconoscere e analizzare meglio le immagini rilevanti per il tuo marchio sui social media o migliorare la comprensione dei chatbot delle domande dei clienti esponendoli alla terminologia specifica del tuo prodotto o servizio.

Suggerimenti attuabili:

• Inizia con un modello pre-addestrato strettamente correlato alle tue esigenze di marketing, ad esempio uno addestrato sulle interazioni generali dei consumatori se stai cercando di migliorare i chatbot del servizio clienti.
• Raccogli un set di dati specifico per la tua attività, assicurandoti che includa esempi rappresentativi delle sfide che desideri che il modello ottimizzato risolva.
• Regolare la velocità di apprendimento e la durata della formazione in modo appropriato per la messa a punto. Aggiornamenti troppo aggressivi possono portare alla perdita di preziose informazioni pre-appresi.