Si vous utilisez le module d'apprentissage intégré Interact, vous pouvez influencer le résultat d'apprentissage en plus des configurations d'apprentissage standard telles que la liste des attributs d'apprentissage ou le niveau de fiabilité. Vous pouvez substituer les composants de l'algorithme d'apprentissage tout en utilisant les composants restants.
Vous pouvez substituer l'apprentissage à l'aide des colonnes LikelihoodScore et
AdjExploreScore des offres par défaut et des tables de substitution de score. Vous pouvez ajouter ces colonnes aux offres par défaut et aux tables de substitution de score à l'aide de la fonctionnalité de script
aci_scoringfeature. Pour utiliser correctement ces substitutions, vous avez besoin d'une compréhension approfondie de l'auto-apprentissage de
Interact.