- Primeros pasos
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- Campos generales (anteriormente Entidades)
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía, etc.)
- Modelos
- Transmisiones
- Clasificación del modelo
- Proyectos
- Precisión
- Recordar
- Mensajes revisados y no revisados
- Fuentes
- Taxonomías
- Formación
- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear un origen de datos en la GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Crear un nuevo conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración de un conjunto de datos
- Eliminar mensajes a través de la IU
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Uso de integraciones de Exchange
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Definición de los objetivos de taxonomía
- Casos de uso de análisis frente a automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Crear tu estructura de taxonomía
- Mejores prácticas de diseño de taxonomía
- Importar tu taxonomía
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa (NUEVO)
- Comprender el estado de tu conjunto de datos
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Entrenamiento
- Introducción a Refinar
- Explicación de la precisión y la recuperación
- Precisión y recuperación
- ¿Cómo funciona la validación?
- Comprender y mejorar el rendimiento del modelo
- ¿Por qué una etiqueta puede tener una precisión media baja?
- Entrenamiento utilizando la etiqueta Comprobar y la etiqueta Perdida
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
- Comprender y aumentar la cobertura
- Mejorar el equilibrio y utilizar Reequilibrar
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Definir y configurar tus campos generales
- Comprender los campos generales
- ¿Qué campos generales preentrenados están disponibles?
- Habilitar, deshabilitar, actualizar y crear campos generales
- Filtrado general de campos
- Revisar y aplicar campos generales
- Validación para campos generales
- Mejorar el rendimiento general del campo
- Crear campos generales personalizados de expresiones regulares
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Preguntas frecuentes y más
Equilibrio
"Equilibrio " es un término utilizado para describir lo bien que los datos de entrenamiento de un modelo representan el conjunto de datos en su conjunto.
Cuando la plataforma evalúa el equilibrio de un modelo, busca esencialmente un sesgo de anotación que pueda causar un desequilibrio entre los datos de entrenamiento y el conjunto de datos en su conjunto.
Para ello, utiliza un modelo de sesgo de anotación que compara los datos revisados y no revisados para garantizar que los datos anotados sean representativos de todo el conjunto de datos. Si los datos no son representativos, las medidas de rendimiento del modelo pueden ser engañosas y potencialmente poco fiables.
El sesgo de anotación suele ser el resultado de un desequilibrio de los modos de entrenamiento utilizados para asignar etiquetas, especialmente si se utiliza demasiada 'búsqueda de texto' y no suficiente 'Aleatorio'.
El modo de entrenamiento 'Reequilibrar ' muestra los mensajes que están infrarrepresentados en el conjunto revisado. Anotar ejemplos en este modo ayudará a abordar rápidamente cualquier desequilibrio en el conjunto de datos.
