- 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
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- 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
- 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
- Training von Chat- und Anrufdaten
- 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
- 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
Communications Mining-Benutzerhandbuch
- Discover
- Exportieren
- Verfeinern
Zu Beginn empfiehlt es sich, diese Schritte der Reihe nach auszuführen. Der Prozess kann jedoch iterativ sein, und im Laufe der Zeit kann es vorkommen, dass Sie die Reihenfolge je nach Bezeichnung anpassen, wenn Sie sich mit der Plattform vertraut machen.
In der Phase Erkennen werden ähnliche Absichten, Muster und Konversationsthemen in Clustern gruppiert. Dies ist der Ausgangspunkt, mit dem Sie schnell ein erstes Modell erstellen können, in dem Sie Ihre Daten analysieren und jeden Cluster mit einer oder mehreren zutreffenden Beschriftungen markieren.
Nachdem Sie die Cluster in der Erkennungsphase überprüft haben, verwenden Sie die Erkundungsphase , um Ihr Modell weiter zu trainieren. In dieser Phase können Sie Nachrichten überprüfen, Beschriftungen hinzufügen und das Verständnis des Modells für Ihre Daten verbessern.
Diese Phase wird verwendet, um die Gesamtleistung Ihres Modells zu bewerten und zu verbessern. In dieser Phase gibt die Plattform durch die Modellbewertung geführtes Feedback zum Zustand Ihres Modells, einschließlich Leistungsproblemen und den nächstbesten Maßnahmen, um diese zu lösen.
Sie können die Phasen Discover, Explore und Refresh mithilfe der Registerkarte Trainieren abschließen. Weitere Informationen finden Sie unter Trainieren.
Dies ist ein Teil des Modelltrainingsprozesses, den Sie jederzeit ausführen können. Zum Beispiel das Umbenennen, Zusammenführen oder Löschen von Beschriftungen, während Sie den Prozess durchlaufen. Weitere Informationen zu diesem Prozess finden Sie unter Erkunden.
