ixp
latest
false
Communications Mining-Benutzerhandbuch
- Einleitung
- Einrichten Ihres Kontos
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Allgemeine Felder
- Beschriftungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Beschriftungshierarchie und Beschriftungsstimmung)
- Modelle
- Streams
- Modellbewertung
- Projekte
- Präzision
- Rückruf
- Nachrichten mit und ohne Anmerkungen
- Extraktionsfelder
- Quellen
- Taxonomien
- Training
- „True“ und „false“ positive und negative Vorhersagen
- Validierung
- Messages
- Zugriffssteuerung und Administration
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen oder Löschen einer Datenquelle in der GUI
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Hochladen einer PST-Datei
- Ein Dataset wird erstellt
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern der Dataset-Einstellungen
- Löschen einer Nachricht
- Löschen eines Datasets
- Exportieren eines Datasets
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- E-Mail-Transformations-Tags
- Modelltraining und -wartung
- Grundlegendes zu Beschriftungen, allgemeinen Feldern und Metadaten
- Beschriftungshierarchie und Best Practices
- Vergleichen von Anwendungsfällen für Analyse und Automatisierung
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung
- 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
- So funktioniert die Validierung
- Verstehen und Verbessern der Modellleistung
- Gründe für die geringe durchschnittliche Beschriftungsgenauigkeit
- 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
- Automations and Communications Mining™
- Entwickler (Developer)
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- Quellen
- Datasets
- Anmerkungen
- Anhänge (Attachments)
- Vorhersagen
- Erstellen Sie einen Stream
- Aktualisieren Sie einen Stream
- Rufen Sie einen Stream nach Namen ab
- Rufen Sie alle Streams ab
- Löschen Sie einen Stream
- Ergebnisse aus Stream abrufen
- Kommentare aus einem Stream abrufen (Legacy)
- Bringen Sie einen Stream vor
- Einen Stream zurücksetzen
- Kennzeichnen Sie eine Ausnahme
- Entfernen Sie das Tag einer Ausnahme
- Prüfungsereignisse
- Alle Benutzer abrufen
- Hochladen von Daten
- Herunterladen von Daten
- Exchange Integration mit einem Azure-Dienstbenutzer
- Exchange-Integration mit der Azure-Anwendungsauthentifizierung
- Exchange-Integration mit Azure Application Authentication und Graph
- Migrationsanleitung: Exchange Web Services (EWS) zur Microsoft Graph-API
- Abrufen von Daten für Tableau mit Python
- Elasticsearch-Integration
- Allgemeine Feldextraktion
- Selbst gehostete Exchange-Integration
- UiPath® Automatisierungs-Framework
- Offizielle UiPath®-Aktivitäten
- Wie Maschinen lernen, Wörter zu verstehen: eine Anleitung zu Einbettungen in NLP
- Eingabeaufforderungsbasiertes Lernen mit Transformers
- Ef Robots II: Wissensdegesterration und Feinabstimmung
- Effiziente Transformer I: Warnmechanismen
- Tief hierarchische, nicht überwachte Absichtsmodellierung: Nutzen ohne Trainingsdaten
- Beheben von Anmerkungsverzerrungen mit Communications Mining™
- Aktives Lernen: Bessere ML-Modelle in weniger Zeit
- Auf Zahlen kommt es an – Bewertung der Modellleistung mit Metriken
- Darum ist Modellvalidierung wichtig
- Vergleich von Communications Mining™ und Google AutoML für Conversation Data Intelligence
- Lizenzierung
- Häufige Fragen und mehr
Wichtig :
Bitte beachten Sie, dass dieser Inhalt teilweise mithilfe von maschineller Übersetzung lokalisiert wurde.
Es kann 1–2 Wochen dauern, bis die Lokalisierung neu veröffentlichter Inhalte verfügbar ist.
In Communications Mining verfügbare Dataset-Einstellungen und die erforderlichen Berechtigungen zu deren Änderung.
Hinweis:
Sie müssen die Rolle IXP-Projektadministrator als Automation Cloud™-Benutzer oder die Berechtigung Datasets ändern als Legacy-Benutzer zugewiesen haben.
Um die Einstellungen eines Datasets zu ändern, gehen Sie wie folgt vor:
- Wählen Sie auf der Startseite die Auslassungspunkte für ein bestimmtes Dataset aus.
- Wählen Sie Dataset-Einstellungen aus, wodurch Sie zur Seite Einstellungen umgeleitet werden.
- Aktualisieren Sie die folgenden Dataset-Elemente auf der Registerkarte Dataset :
- Dataset-Name
- Beschreibung
- Quellen
- Verwenden Sie den Umschalter, um die Option Generative KI-Funktionen verwenden zu aktivieren oder zu deaktivieren. Die Funktion bietet Entwurfszeit- und Laufzeitfunktionen, die generative KI-Modelle von Drittanbietern verwenden. Diese verbessern die Zeit bis zur Wertschöpfung mit Funktionen wie der Generativen Anmerkung erheblich.
Hinweis:
Um LLMs von Drittanbietern zu deaktivieren, stellen Sie sicher, dass Sie den Umschalter Generative KI-Funktionen verwenden für ein Dataset deaktivieren.
- Wählen Sie Aktualisieren.
Hinweis:
- Um allgemeine Felder zu aktualisieren, aktivieren Sie Aktivieren, Deaktivieren, Aktualisieren und Erstellen von allgemeinen Feldern und wechseln Sie zu Taxonomie und dann zu Allgemeine Felder.
- Um Beschriftungen oder Extraktionsfelder zu ändern, wechseln Sie zu Taxonomie, dann zu Beschriftungen und Extraktionsfelder.