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Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo: la última versión de Automation Cloud
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Última actualización 8 de feb. de 2024

Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo

El entrenamiento de un modelo se puede dividir en un proceso de tres fases:



En primera instancia, es una buena práctica seguir estos pasos en orden, pero esto puede ser un proceso iterativo. Es posible que con el tiempo descubras que para diferentes etiquetas, puedes cortar y cambiar los diferentes pasos a medida que te familiarizas con la plataforma.

Discover

Descubrir es donde las intenciones, los patrones y los temas de conversación similares se agrupan en "clústeres". Este es el punto de partida y se utiliza para crear rápidamente un modelo inicial en el que se analizan los datos y se etiqueta cada grupo con una o más etiquetas aplicables.

Explorar

Después de revisar los clústeres en Descubrir, se utiliza Explorar para seguir entrenando tu modelo. La mayor parte de tu tiempo lo dedicarás a revisar palabra por palabra, añadir etiquetas y mejorar la comprensión de tus datos por parte del modelo.

Refinar

Esta etapa se utiliza para evaluar y mejorar el rendimiento general de tu modelo. En esta etapa, la plataforma proporciona comentarios guiados sobre el estado de tu modelo a través de la Calificación del modelo, incluidos los problemas de rendimiento y las siguientes mejores acciones para resolverlos.

Las fases Descubrir, Explorar y Refinar ahora se pueden completar utilizando la pestaña Entrenar. Para obtener más información, consulta esta página.

Podar/Reorganizar

Esta es una parte del proceso de entrenamiento del modelo que puedes hacer en cualquier momento: cambiar el nombre, fusionar o eliminar etiquetas a medida que avanzas en el proceso. El proceso se explica en detalle aquí en la sección Explorar.

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