Communications Mining
Más reciente
False
- 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
- Preguntas frecuentes y más
Guía de usuario de Communications Mining
Última actualización 18 de abr. de 2024
Validación
La validación es el proceso mediante el cual la plataforma evalúa el rendimiento del modelo asociado a un conjunto de datos probándose a sí misma frente a un subconjunto de datos de entrenamiento de ese conjunto de datos, casi en tiempo real.
La página Validación es una herramienta increíblemente útil para comprender y mejorar el rendimiento de las etiquetas dentro de tu modelo.
Para entender cómo funciona este proceso en detalle, consulta aquí.
