Training mit der Bezeichnung „Teach“ (Verfeinern)

Benutzerberechtigungen erforderlich: „Quellen anzeigen“ UND „Überprüfen und Beschriften“

Hinweis: „Beschriftung unterrichten“ ist jetzt ein Trainingsmodus ausschließlich zum Beschriften von nicht überprüften Nachrichten. Daher ist der überprüfte Filter in diesem Modus deaktiviert. „Teach Label“ für überprüfte Nachrichten wurde in die Trainingsmodi „Check Label“ und „Missed Label“ aufgeteilt (siehe ).

Wenn Sie eine Bezeichnung haben, die Schwierigkeiten mit der genauen Vorhersage hat, und Sie mit der Konsistenz der bereits angehefteten Beispiele zufrieden sind (wie im vorherigen Artikel erläutert), dann müssen Sie das Modell wahrscheinlich mit abwechslungsreicheren (und konsistent) Trainingsbeispiele.

Die Plattform schlägt diesen Modus in der Regel als empfohlene Aktion für Bezeichnungen vor, die unter den Modellbewertungsfaktoren am meisten davon profitieren würden, sowie in den empfohlenen Aktionen für bestimmte Bezeichnungen, die Sie in der Validierung auswählen können.

Die beste Methode, um die Plattform in den Fällen zu trainieren, in denen sie Schwierigkeiten hat vorherzusagen, ob eine Bezeichnung zutrifft oder nicht, ist die Verwendung von „ Teach“ für nicht überprüfte Nachrichten.

Da dieser Modus Ihnen Vorhersagen für eine Beschriftung mit Konfidenzwerten anzeigt, die von 50 % (oder 66 % bei einem stimmungsfähigen Dataset) nach oben reichen, werden durch das Akzeptieren oder Korrigieren dieser Vorhersagen viel stärkere Trainingssignaturen an das Modell gesendet, als wenn Sie es täten um Vorhersagen mit Konfidenzwerten von 90 % oder mehr zu akzeptieren. Auf diese Weise können Sie die Leistung einer Bezeichnung schnell verbessern, indem Sie verschiedene Trainingsbeispiele zur Verfügung stellen, bei denen die Plattform sich zuvor nicht sicher war.

Der tatsächliche Beschriftungsprozess in diesem Modus wird in der Erkundungsphase erläutert .