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 anotados y no anotados
- Campos extraídos
- 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 o eliminar un origen de datos en la 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 del 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.
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Guía de usuario de Communications Mining
Última actualización 10 de feb. de 2025
Navegar por la plataforma
Información general
La plataforma tiene dos menús de navegación principales (resaltados a continuación): la barra de navegación y la consola de administración en la esquina superior derecha.
Nota: Hasta que no selecciones un conjunto de datos de la página Conjuntos de datos, no verás una barra de navegación.
En la consola de administración puedes acceder a "Fuentes", "Integraciones", "Gestionar acceso" y "Mi cuenta".
La siguiente imagen muestra los elementos de la consola de administración, a los que se accede haciendo clic en la rueda dentada de la esquina superior derecha de la ventana.
Consola de administración
- Fuentes : navega a la página Fuentes, donde puedes crear o actualizar fuentes para tu proyecto
- Integraciones : va a la página Integraciones, donde puedes crear y gestionar integraciones
- Gestionar acceso : va a la página Proyectos, donde puedes crear un nuevo proyecto o añadir un usuario a un proyecto existente
- Mi cuenta : accede a la página Mis cuentas, donde puedes ver los detalles de tu cuenta (incluidos los permisos que tienes para cada proyecto) y acceder a tu token de API
Permisos de usuario necesarios: 'Ver fuentes'.
Una vez seleccionado un conjunto de datos, puedes navegar a las siguientes páginas utilizando la barra de navegación superior:
- Entrenar: proporciona una experiencia de entrenamiento de etiquetas totalmente guiada para los usuarios
- Descubrir: utiliza el aprendizaje no supervisado y la búsqueda para descubrir nuevas etiquetas
- Explorar: "Explora" los mensajes de un conjunto de datos, aplica etiquetas y campos, y edita tu taxonomía
- Validación: inspeccionar y supervisar las estadísticas de precisión del modelo
- Informes: informes y gráficos detallados y consultables
- Modelos: ver, anclar o revertir versiones de modelos
- Secuencias: ver, crear y modificar secuencias
- Configuración: configuración general del conjunto de datos, configuración de etiquetas y campos generales, estadísticas del conjunto de datos
Encontrarás una descripción general de todas estas páginas en los demás artículos de esta Guía de la plataforma, y explicaciones sobre cómo utilizarlas en las secciones más detalladas de la Base de conocimientos.
En el menú de ayuda (accesible a través del símbolo '?' en la parte superior derecha), puedes acceder a una serie de recursos útiles que incluyen:
- Soporte de CM : navega a la base de conocimientos de Communications Mining™, que contiene varios artículos de soporte sobre cómo utilizar la plataforma
- CM API Docs : navega a la documentación del desarrollador de Communications Mining™
- Academia de formación de CM : navega a los cursos y vías de formación de la academia Communications Mining™
- Equipo de la comunidad : navega al foro de la comunidad de UiPath®
- UiPath® Academy : navega a UiPath® academy
- Tutoriales de YouTube : navega a los tutoriales en vídeo de UiPath®
- Notas de la versión : navega a las notas de la versión del producto UiPath®
- Soporte : navega a la documentación y guías del producto UiPath®
- Descargas : navega a los recursos descargables de UiPath®
Permisos de usuario necesarios: 'Ver fuentes'.
Para cambiar el conjunto de datos que estás viendo, puedes:
- Haz clic en el logotipo de UiPath® Communications Mining™ en la parte superior izquierda para volver inmediatamente a la página Conjuntos de datos
- Haz clic en el nombre del conjunto de datos en la parte superior izquierda de la página para cambiar rápidamente entre conjuntos de datos (como se muestra a continuación)
Cambiar conjuntos de datos
