Proporciona al equipo una distribución más equitativa y la capacidad de alcanzar cuotas;
Permite que el "enfoque" esté en las cuentas apropiadas;
Facilita el proceso de escalado al 1000%;
Permite una respuesta rápida a los cambios en las condiciones del mercado, haciéndolos más adaptables; y
Transforma la eficiencia de ventas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Los inconvenientes giran en torno a los algoritmos de optimización de descenso de gradiente que se utilizan en el aprendizaje automático. Estos incluyen: quedar atrapado en mínimos locales; sensibilidad a la tasa de aprendizaje (aprender a una tasa "demasiado alta" hace que el algoritmo sobrepase los mínimos y una tasa "demasiado baja" conduce a una convergencia lenta; convergencia lenta debido a que el algoritmo toma un gran número de iteraciones para desarrollar una solución, lo que lo hace computacionalmente costoso; en redes neuronales profundas, los gradientes pueden desaparecer cuando los gradientes se vuelven muy pequeños o explotar durante la retropropagación, dificultando el aprendizaje en ciertas capas; sobreajuste cuando el modelo se entrena durante demasiado tiempo con una alta tasa de aprendizaje, causando el riesgo de que aprenda los datos de entrenamiento demasiado de cerca, lo que lleva a un mal rendimiento en datos no vistos; los grandes conjuntos de datos pueden ser computacionalmente intensivos al calcular gradientes, nuevamente, aumentando el costo computacional; y proporciona una interpretabilidad limitada en la comprensión de la relación exacta entre características y predicciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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