Übersicht über den Modelltrainingsprozess

Das Training eines Modells kann in drei Phasen unterteilt werden:

Zu Beginn ist es sinnvoll, diese Schritte der Reihe nach durchzugehen. Dies kann jedoch ein iterativer Prozess sein. Sie werden möglicherweise feststellen, dass Sie bei verschiedenen Bezeichnungen die verschiedenen Schritte ausschneiden und ändern können, wenn Sie mit der Plattform mehr vertraut werden.

Discover

Bei „Discover“ werden ähnliche Absichten, Muster und Konversationsthemen in „Clustern“ gruppiert. Dies ist der Ausgangspunkt und wird verwendet, um schnell ein erstes Modell zu erstellen, in dem Sie Ihre Daten analysieren und jeden Cluster mit einer oder mehreren zutreffenden Beschriftungen kennzeichnen.

Erkunden

Nach der Überprüfung der Cluster in Discover wird Explore verwendet, um Ihr Modell weiter zu trainieren. Die meiste Zeit werden Sie hier damit verbringen, Meldungen zu überprüfen, Beschriftungen hinzuzufügen und das Verständnis des Modells für Ihre Daten zu verbessern.

Verfeinern

Diese Phase wird verwendet, um die Gesamtleistung Ihres Modells zu bewerten und zu verbessern. In dieser Phase bietet die Plattform geführtes Feedback zum Zustand Ihres Modells über die Modellbewertung, einschließlich Leistungsproblemen und der nächstbesten Aktionen, um diese zu lösen.

Die Phasen „Erkennen“, „Erkunden“ und „Verfeinern“ können jetzt über die Registerkarte „Training“ abgeschlossen werden. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Trainieren .

Bereinigung/Neuorganisation

Dies ist ein Teil des Modelltrainingsprozesses, den Sie jederzeit durchführen können – Beschriftungen während des Prozesses umbenennen, zusammenführen oder löschen. Der Prozess wird auf der Seite Erkunden im Detail erläutert.