Wat is fewshot-leren?

Leren met weinig schoten

Weinig geschoten leren is een machine learning-aanpak waarmee modellen kunnen leren en nauwkeurige voorspellingen kunnen doen op basis van een zeer kleine dataset.

In de context van marketing is het leren in een paar stappen bijzonder waardevol omdat het AI-systemen in staat stelt zich aan te passen aan nieuwe taken of nieuwe productcategorieën te begrijpen met minimale voorbeelden. Dit is vooral handig voor bedrijven die misschien niet over grote hoeveelheden gegevens over specifieke producten of klantinteracties beschikken, maar toch AI willen inzetten voor gepersonaliseerde marketingcampagnes of het maken van inhoud.

Een bedrijf dat een nieuwe productlijn lanceert, kan bijvoorbeeld gebruik maken van weinig kennis om snel een AI-model te trainen in hoe vergelijkbare producten op de markt hebben gepresteerd, zelfs als de beschikbare gegevens beperkt zijn. Dit kan helpen bij het voorspellen van de interesse van klanten en het daarop afstemmen van marketingstrategieën. Op dezelfde manier kan een paar slagen leren worden toegepast bij socialemediamarketing, waarbij een AI-model kan leren van een handvol berichten om boeiende inhoud te genereren die resoneert met de doelgroep.

Bruikbare tips:

• Begin klein en experimenteer met leren in een paar stappen. Selecteer een specifiek marketingdoel en verzamel een paar relevante voorbeelden om uw model te trainen.
• Gebruik weinig-shot learning voor het personaliseren van inhoud; pas uw posts op sociale media of e-mailmarketingcampagnes aan op basis van inzichten verkregen uit minimale gegevens.
• Maak gebruik van weinig-shot learning voor productaanbevelingen; train uw AI-modellen om producten voor te stellen op basis van beperkte maar significante klantinteractiegegevens.

 

Weinig geschoten leren is een machine learning-aanpak waarmee modellen kunnen leren en nauwkeurige voorspellingen kunnen doen op basis van een zeer kleine dataset.

In de context van marketing is het leren in een paar stappen bijzonder waardevol omdat het AI-systemen in staat stelt zich aan te passen aan nieuwe taken of nieuwe productcategorieën te begrijpen met minimale voorbeelden. Dit is vooral handig voor bedrijven die misschien niet over grote hoeveelheden gegevens over specifieke producten of klantinteracties beschikken, maar toch AI willen inzetten voor gepersonaliseerde marketingcampagnes of het maken van inhoud.

Een bedrijf dat een nieuwe productlijn lanceert, kan bijvoorbeeld gebruik maken van weinig kennis om snel een AI-model te trainen in hoe vergelijkbare producten op de markt hebben gepresteerd, zelfs als de beschikbare gegevens beperkt zijn. Dit kan helpen bij het voorspellen van de interesse van klanten en het daarop afstemmen van marketingstrategieën. Op dezelfde manier kan een paar slagen leren worden toegepast bij socialemediamarketing, waarbij een AI-model kan leren van een handvol berichten om boeiende inhoud te genereren die resoneert met de doelgroep.

Bruikbare tips:

• Begin klein en experimenteer met leren in een paar stappen. Selecteer een specifiek marketingdoel en verzamel een paar relevante voorbeelden om uw model te trainen.
• Gebruik weinig-shot learning voor het personaliseren van inhoud; pas uw posts op sociale media of e-mailmarketingcampagnes aan op basis van inzichten verkregen uit minimale gegevens.
• Maak gebruik van weinig-shot learning voor productaanbevelingen; train uw AI-modellen om producten voor te stellen op basis van beperkte maar significante klantinteractiegegevens.