Fournit à l'équipe une distribution plus uniforme et la capacité d'atteindre les quotas;
Permet de se concentrer sur les comptes appropriés;
Facilite le processus d'extension à 1000 %;
Permet une réponse rapide aux changements des conditions du marché - les rendant plus adaptables; et
Transforme l'efficacité des ventes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Les inconvénients tournent autour des algorithmes d'optimisation par descente de gradient utilisés dans l'apprentissage automatique. Ceux-ci incluent : être bloqué dans des minima locaux ; sensibilité au taux d'apprentissage (un taux "trop élevé" provoque un dépassement des minimums par l'algorithme et un taux "trop bas" conduit à une convergence lente ; convergence lente en raison du grand nombre d'itérations nécessaires à l'algorithme pour développer une solution, ce qui le rend coûteux en termes de calcul ; dans les réseaux neuronaux profonds, les gradients peuvent disparaître lorsque les gradients deviennent très petits ou explosent pendant la rétropropagation, entravant l'apprentissage dans certaines couches ; surapprentissage lorsque le modèle est entraîné trop longtemps avec un taux d'apprentissage élevé, risquant d'apprendre les données d'entraînement de manière trop précise, ce qui conduit à de mauvaises performances sur des données non vues ; les grands ensembles de données peuvent être intensifs en calcul lors du calcul des gradients, augmentant à nouveau le coût computationnel ; et il offre une interprétabilité limitée pour comprendre la relation exacte entre les caractéristiques et les prédictions. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
