Machine Learning-Konzepte

Diese Seite enthält Anleitungen und Ressourcen zu den Machine Learning-Konzepten hinter Communications Mining, die in der folgenden Tabelle aufgeführt sind:

Anleitung (Guide)	Beschreibung
Wie Maschinen lernen, Wörter zu verstehen: eine Anleitung zu Einbettungen in NLP	Wie Communications Mining Transformer-basierte Einbettungen verwendet, um Text semantisch darzustellen und seine Machine Learning-Modelle zu unterstützen.
Eingabeaufforderungsbasiertes Lernen mit Transformers	Wie Prompt-basiertes Lernen mit Transformer-Modellen die Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert.
Ef Robots II: Wissensdegesterration und Feinabstimmung	Wie durch Wissenszusammenfassung und Feinabstimmung Transformer-basierte NLP-Modelle effizienter werden.
Effiziente Transformer I: Warnmechanismen	Wie Aufmerksamkeitsmechanismen Transformer-basierte NLP-Modelle effizienter machen.
Tief hierarchische, nicht überwachte Absichtsmodellierung: Nutzen ohne Trainingsdaten	Wie eine tief hierarchische, unbeaufsichtigte Absichtsmodellierung Wert aus der Kommunikation ohne Trainingsdaten extrahiert.
Beheben von Anmerkungsverzerrungen mit Communications Mining™	Was Anmerkungsverzerrungen in Machine Learning-Modellen verursacht und wie sie behoben werden können.
Aktives Lernen: Bessere ML-Modelle in weniger Zeit	Wie aktives Lernen den Anmerkungsaufwand reduziert, der zum Trainieren genauer Machine Learning-Modelle erforderlich ist.
Es sind alle Zahlen: Bewertung der Modellleistung mithilfe von Metriken	Wie die Leistungsmetriken zu interpretieren sind, die zur Auswertung von Machine Learning-Modellen verwendet werden.
Darum ist Modellvalidierung wichtig	Warum die Modellvalidierung wichtig ist und die Risiken der Bereitstellung eines nicht validierten Modells.
Vergleich von Communications Mining™ und Google AutoML für Conversation Data Intelligence	So vergleicht Communications Mining mit Google AutoML für die NLP-gesteuerte Prozessautomatisierung und Datenintelligenz.