- 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
- Eliminar una fuente
- 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
- Uso de campos generales
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Información de licencia
- Preguntas frecuentes y más
Crear un origen de datos en la GUI
Permisos de usuario necesarios: 'Administrador de fuentes'.
La creación de un origen en la GUI esencialmente configura un origen vacío con propiedades definidas (como se muestra a continuación), en el que los datos pueden cargarse a través de la API. La configuración de esta fuente también se puede realizar a través de la API (ver aquí), sin embargo, este método puede ser más fácil para los usuarios no técnicos para definir fácilmente sus propiedades de origen, antes de que un usuario técnico cargue los datos.
Esto no cubre cómo cargar datos a una fuente a través de la API. Para obtener más información al respecto, consulta la sección correspondiente de la documentación de la API aquí.
Para crear un origen de datos en la GUI:
- Dirígete a la página "Fuentes" a través de la consola de administración
- Selecciona el botón "Nueva fuente" en la parte superior de la página
- Rellena las propiedades de origen requeridas, que incluyen:
- Proyecto de origen
- Nombre de origen
- Título del origen
- Descripción de origen
- Propiedades confidenciales (que requieren el permiso Ver datos confidenciales para ver)
- Idioma
- Traducción habilitada o deshabilitada (permiso necesario para Crear fuentes traducidas )
- Selecciona Crear origen.