- Primeros pasos
- Configuración como usuario heredado
- Configuración como usuario de Automation Cloud
- Permisos de usuario predeterminados
- 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)
- Estado de Dastaset
- 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
Permisos de usuario predeterminados
Cuando se crea un nuevo usuario o se añade a un nuevo proyecto, se le conceden determinados permisos predeterminados. Estos permisos serán los mismos tanto si eres un usuario existente añadido a un proyecto, como si eres un nuevo usuario creado por un usuario existente.
Los permisos predeterminados para cada usuario en un proyecto determinado son 'Ver etiquetas ' y 'Ver fuentes '.
Básicamente, te otorgan la posibilidad de acceder a conjuntos de datos (no confidenciales) dentro de ese proyecto y ver los mensajes (que pertenecen a las fuentes), así como las etiquetas asociadas a esos mensajes.
Estos permisos no te otorgarán la posibilidad de aplicar o eliminar etiquetas dentro de un conjunto de datos. Para poder hacer esto, entre muchas otras cosas, deberás obtener permisos adicionales de otro usuario dentro del proyecto que tenga el permiso 'Modificar usuarios ' .
Si accedes a Communications Mining™ a través de Automation Cloud, los administradores de tu tenant en la nube tendrán automáticamente acceso de administrador en Communications Mining™. Esto les otorgará privilegios de administrador en 'Permisos de fuentes', 'Permisos de conjuntos de datos', 'Permisos de transmisiones', 'Permisos de usuarios', 'Permisos de depósitos', 'Permisos de integraciones' y 'Permisos de utilidades'.
Para obtener una explicación más detallada de los diferentes permisos de usuario, consulta aquí.
Para obtener más información sobre cómo actualizar los permisos de un usuario, consulta aquí.
