- Primeros pasos
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- 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
- Administrar 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
- Preparar datos para cargar archivos .CSV
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, las entidades 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
- Mejores prácticas de entrenamiento y etiquetado de modelos
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Entrenamiento
- Introducción a 'Perfeccionar'
- 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 'Comprobar etiqueta' y 'Etiqueta perdida'
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
- Comprender y aumentar la cobertura
- Mejorar el equilibrio y usar 'Reequilibrar'
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Definir y configurar tus entidades
- Comprender las entidades
- ¿Qué entidades preentrenadas están disponibles?
- Habilitar, deshabilitar, actualizar y crear entidades
- Filtrado de entidades
- Revisar y aplicar entidades
- Validación para entidades
- Mejorar el rendimiento de la entidad
- Creación de entidades regex personalizadas
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Seleccionar umbrales de confianza de etiquetas
- Crear una transmisión
- Actualizar o eliminar una transmisión
- Preguntas frecuentes y más
Crear una transmisión
Permisos de usuario necesarios: 'Administrador de transmisiones'.
ACTUALIZACIÓN: Las transmisiones se conocían anteriormente como Desencadenadores en la plataforma. Se les ha cambiado el nombre para reflejar mejor la funcionalidad que ofrecen a nuestros usuarios. Este cambio de nombre no afectará a las rutas API existentes. Las rutas de desencadenador siguen existiendo, y se han añadido nuevas rutas de flujos que son idénticas en funcionalidad. Gradualmente migraremos a nuestros clientes a estas nuevas rutas de flujos en los próximos meses.
Crear una transmisión
Debe tener un modelo anclado.
- Selecciona el botón Nueva transmisión + en la parte superior de la página de transmisiones. Esto abre el modal Crear una transmisión .
Crear modal de transmisión
- Asigna un título y una descripción a la transmisión.
- Establece un nombre de API.
- Especifique la versión del modelo (etiquetadora) que se utilizará (esto es muy importante).
- Utiliza la barra de filtros de la izquierda para establecer los filtros de propiedad de usuario que deben cumplirse para que los mensajes entren en la cola de la transmisión.
- Selecciona una etiqueta y un umbral de confianza:
Establecer un umbral de confianza
Establecer un umbral significa que para que el mensaje entre en la cola de la transmisión, la plataforma debe predecir esa etiqueta con una confianza igual (o superior) al umbral establecido.
La plataforma predice el número de falsos positivos y falsos negativos que la transmisión se equivocaría o se perdería.
El umbral predeterminado para una etiqueta es 100 %. En este punto, está deshabilitado y la transmisión no devolverá predicciones para la etiqueta.Si el umbral se establece en menos del 100 %, la transmisión devolverá predicciones para las etiquetas que estén por encima del umbral. - Selecciona el botón de marca para crear la transmisión.
