communications-mining
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- 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
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- Administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Create or delete a data source in the GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- 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
- 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
- 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
Clasificación del modelo
La plataforma ayuda a los usuarios a entrenar modelos calculando una Calificación de modelo holística, que evalúa el estado general y el rendimiento de su modelo teniendo en cuenta una serie de factores contribuyentes clave.
Esta calificación es una puntuación patentada creada para garantizar que nuestros usuarios creen modelos que funcionen bien en todas las áreas más importantes.
Los cuatro factores principales que la calificación tiene en cuenta son:
- Equilibrio : este factor evalúa si los datos de entrenamiento son una representación equilibrada del conjunto de datos en su conjunto
- Etiquetas de bajo rendimiento: evalúa el rendimiento del 10 % de las etiquetas que tienen las advertencias más significativas
- Cobertura : evalúa en qué medida el conjunto de datos en su conjunto está cubierto por las predicciones para las etiquetas informativas
- Todas las etiquetas : evalúa el rendimiento medio de las etiquetas observando cada etiqueta de la taxonomía
Ejemplo de calificación de modelo en validación
