什么是人工智能中的迁移学习？它如何应用于会话式人工智能？
迁移学习是人工智能领域的一项突破，可以加快模型训练速度。它涉及重复使用预先训练的模型来解决新的相关任务，而无需从头开始。这种方法已成为联络中心对话式人工智能的支柱，可以更快地开发针对特定客户需求的聊天机器人和虚拟助手。
迁移学习通过减少数据需求，使对话式 AI 系统对呼叫中心更加高效。通过微调预先训练的模型，企业可以构建能够更准确地处理客户互动（例如意图分类或语音识别）的 AI 系统。这确保对话式 AI 能够快速适应并提供有效的情境感知响应。
迁移学习如何增强对话式 AI 开发
迁移学习大大简化并加速了最先进的对话式 AI 系统的开发。传统的 AI 模型需要大量标记数据集，而收集这些数据集既昂贵又耗时。迁移学习利用预先训练的模型消除了这种负担，这些模型可以针对呼叫中心的特定用例进行微调。
例如，Convin 的 AI 电话呼叫使用迁移学习来简化客户查询，如帐户验证或预约安排。对真实通话数据进行微调可实现更快的部署和更高的准确性，从而提供更好的客户体验并节省成本。
迁移学习对对话式 AI 的主要好处
迁移学习在为呼叫中心构建对话式AI时具有无与伦比的优势，使企业能够事半功倍地获得最佳效果：
- 更快的模型训练：预先训练的模型最大限度地减少过多数据收集的需要，从而减少了开发时间。
- 增强准确性：迁移学习提高了意图识别能力，因为预先训练的模型已经处理了大型数据集。
- 节省成本：通过减少标记数据和培训资源需求，企业可以显著降低运营成本。