communications-mining
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- Eliminar un conjunto de datos
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- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
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- 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)
- Estado de Dastaset
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Comprender los requisitos de datos
- 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
- Uso de campos generales
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Información de licencia
- Preguntas frecuentes y más
Importante :
Este contenido se ha traducido mediante traducción automática.
Guía de usuario de Communications Mining
Última actualización 20 de dic. de 2024
Clústeres
Los clústeres son grupos de mensajes similares que la plataforma agrupa mediante el aprendizaje no supervisado y los muestra en la página Descubrir .
La plataforma presenta 30 clústeres a la vez en Discover, cada uno con 12 mensajes. La plataforma subraya las palabras o frases que contribuyen en gran medida al mensaje que se incluye en ese grupo.
Los mensajes de cada grupo se agrupan según lo que la plataforma cree que son temas de intenciones o conceptos similares.
La revisión y anotación de mensajes dentro de estos clústeres suele ser la primera etapa del proceso de entrenamiento del modelo.
Un clúster de ejemplo de un buzón de suscripción de seguros en Discover
