communications-mining
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- Erste Schritte
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Allgemeine Felder (früher Entitäten)
- Bezeichnungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Hierarchie usw.)
- Modelle
- Streams
- Modellbewertung
- Projekte
- Präzision
- Rückruf
- Überprüfte und nicht überprüfte Nachrichten
- Quellen
- Taxonomien
- Training
- „True“ und „false“ positive und negative Vorhersagen
- Validierung
- Messages
- Verwaltung
- Verwalten Sie Ihr Konto
- Wartung
- Verwalten von Projekten
- Managing user and group roles
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Create or delete a data source in the GUI
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Ein neues Dataset erstellen
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern Sie die Einstellungen eines Datasets
- Löschen Sie Nachrichten über die Benutzeroberfläche
- Löschen Sie ein Dataset
- Exportieren Sie ein Dataset
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Modelltraining und -wartung
- Verstehen von Beschriftungen, allgemeinen Feldern und Metadaten
- Bezeichnungshierarchie und bewährte Methode
- Definieren Ihrer Taxonomieziele
- Analyse- vs. Automatisierungsanwendungsfälle
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Erstellen Ihrer Taxonomiestruktur
- Best Practices für den Taxonomieentwurf
- Ihre Taxonomie wird importiert
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung (NEU)
- Der Status des Datasets
- Best Practice für Modelltraining und Anmerkungen
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- Grundlegendes zu Datenanforderungen
- Trainieren
- Einführung in Verfeinerung
- Erläuterungen zu Präzision und Rückruf
- Präzision und Rückruf
- Wie funktioniert die Validierung?
- Verstehen und Verbessern der Modellleistung
- Warum kann eine Bezeichnung eine geringe durchschnittliche Genauigkeit haben?
- Training mit Beschriftung „Überprüfen“ und Beschriftung „Verpasst“.
- Training mit der Bezeichnung „Teach“ (Verfeinern)
- Training mit der Suche (verfeinern)
- Verstehen und Erhöhen der Abdeckung
- Verbesserung des Abgleichs und Verwendung des Abgleichs
- Wann das Training Ihres Modells beendet werden soll
- Verwenden von allgemeinen Feldern
- Generative Extraktion
- Verwenden von Analyse und Überwachung
- Automatisierungs- und Communications Mining
- Lizenzierungsinformationen
- Häufige Fragen und mehr
Verwalten von Projekten
Wichtig :
Dieser Inhalt wurde maschinell übersetzt.
Communications Mining-Benutzerhandbuch
Letzte Aktualisierung 20. Dez. 2024
Verwalten von Projekten
Role(s) required: Service Admin
Note: If you have the Service Admin role, you can also create a new project when you Create a new dataset.
Consider Projects as restricted workspaces. When sources and datasets are created, they are linked to specific projects. Users must be part of a project and have the correct user permissions to view any of the data linked to it.
Note: For Automation Cloud users, every tenant has a default project that all users within the tenant can access. Before uploading data, creating datasets, and training models, we recommend you to create a new project with access limited to only those individuals who need it. Once data sources are added to a project, they cannot be moved to another project without consuming additional AI units.
Follow these steps to create a new project:
- As a Communications Mining™ Admin, select the cog icon in the top navigation bar of any page to access the Communications Mining™ Administration page.
- From the Administration page navigation menu, select the Manage Access tab
- In the left-hand navigation menu, click the + button next to Projects.
- Fill in the details of the new project and select Create.
You will be prompted to fill out the following details for the project:
- Title and Name: The title is editable and will be shown in the UI. The name is used in the API and cannot be changed once the project is created.
- Description (optional): Provide an optional description of the project that will be displayed below the project title. The description is editable.
- Project administrator: Choose an Automation Cloud user (this can be yourself) to be the project administrator, as at least one user is required. You can add more users as project administrators later.
Note: If you are an Organization administrator and if you select another user as the founding user, you will need to add yourself to the project after it is created.
Once the project has been created, you can add users or groups, and create resources such as data sources and datasets within the project.
Follow these steps to edit or delete a project:
- In the Manage Access section, navigate to the specific project via the left-hand project navigation menu.
- Select the three dots icon to the right-hand side of the screen.
- Select Edit or Delete. Edit allows you to update the Title and Description. Delete will prompt you with a warning pop-up that this action is permanent. Select the Delete button in the warning pop-up to confirm the deletion.