Συνδυασμός μοντέλων
Στην Palowise, πιστεύουμε ότι η χρήση πολλαπλών μοντέλων για την ανάλυση συναισθήματος είναι επωφελής με πολλαπλούς τρόπους. Πρώτον, μας επιτρέπει να ελέγχουμε καλύτερα τα σφάλματα που κάνει το μοντέλο. Για παράδειγμα, στην υπηρεσία alerting, είναι σημαντικό να μην μας διαφεύγει καμία αρνητική αναφορά. Παρόλο που αυτή η τεχνική δεν εγγυάται πάντα μεγαλύτερη ακρίβεια συνολικά, μπορεί να μας βοηθήσει να εντοπίσουμε τις αρνητικές αναφορές συνδυάζοντας προβλέψεις από πολλαπλά μοντέλα. Δεύτερον, ο συνδυασμός μοντέλων μπορεί να μας βοηθήσει να εντοπίσουμε “προβληματικές” αναφορές που προκαλούν μεγάλες αποκλίσεις μεταξύ των μοντέλων πρόβλεψης, τις οποίες μελετούν και κατηγοριοποιούν οι αναλυτές μας. Τέλος, η χρήση πολλαπλών μοντέλων μπορεί να μειώσει την ανάγκη δημιουργίας ξεχωριστών μοντέλων. Τα μοντέλα που είναι εκπαιδευμένα σε έναν συγκεκριμένο σετ δεδομένων, μπορεί να έχουν διαφορετικές επιδόσεις ανάλογα με τον όγκο και το περιεχόμενο των δεδομένων εκπαίδευσης, οπότε ο συνδυασμός μοντέλων μπορεί να μας βοηθήσει να ξεπεράσουμε αυτό το πρόβλημα και να έχουμε καλύτερες επιδόσεις, καθώς έχουμε περισσότερα δεδομένα να αναλύσουμε.
Βαθειά μάθηση VS Μηχανική μάθηση
Στην εποχή της βαθειάς μάθησης (Deep learning), θα μπορούσε κανείς να αμφισβητήσει την απόφαση να δοκιμάσει κλασικούς αλγορίθμους μηχανικής μάθησης (Machine learning). Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η βαθειά μάθηση (Deep learning) απαιτεί μεγάλο όγκο δεδομένων προκειμένου να είναι αποτελεσματική. Ως αποτέλεσμα, τα κλασικά μοντέλα μηχανικής μάθησης (Machine learning) μπορεί να είναι καταλληλότερη επιλογή μέχρι να συλλέξουμε έναν επαρκή όγκο αναφορών για κάθε πελάτη. Παρόλο που η βαθειά μάθηση (Deep learning) έχει τα πλεονεκτήματά της, οι κλασικοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης (Machine learning) εξακολουθούν να είναι αποτελεσματικοί σε ορισμένες περιπτώσεις, ιδίως όταν επεξεργάζονται μικρότερα σύνολα δεδομένων.
info: Συνεργάτες μας στην ανάπτυξη των μοντέλων Sentiment Analysis είναι το Research Group of the Department of Cultural Technology and Communication στο Πανεπιστήμιο Αιγαίου και το Laboratory of Knowledge and Uncertainty of the University of Peloponneseμέσω του Επιχειρησιακού Προγράμματος Ανταγωνιστικότητα, Επιχειρηματικότητα και Καινοτομία, στο πλαίσιο της πρόσκλησης RESEARCH – CREATE – INNOVATE.
Why Palowise?
- #1:Use the industry's top artificial intelligence to handle the heavy work for you and gain insights in minutes.
- #2:Receive an alert if something major occurs near your customer.
- #3:Identify the influencers, material, and messaging required to generate success in real-time.
- #4:Manage cross-channel campaigns with multidisciplinary groups and infinite channels.
- #5:Monitor engagement and sentiment to get valuable insights.
- #6:Monitor trending topics of discussion among users.
LET’S GROW YOUR BUSINESS TOGETHER.
CONTACT US NOW.
