- 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
- 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
- Anclar y etiquetar una versión del modelo
- Eliminar un modelo anclado
- Añadir nuevas etiquetas a las taxonomías existentes
- Mantener un modelo en producción
- Reversión del modelo
- Uso de campos generales
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Información de licencia
- Preguntas frecuentes y más
Anclar y etiquetar una versión del modelo
Permisos de usuario necesarios: 'Ver fuentes' Y 'Ver etiquetas'.
Cada vez que entrenas la plataforma con tus datos (es decir, anotando cualquier mensaje), se crea una nueva versión del modelo asociado a tu conjunto de datos. Como estos modelos son grandes y complejos, las versiones anteriores no se almacenan automáticamente en nuestras bases de datos, simplemente porque los requisitos de almacenamiento serían increíblemente grandes.
La última versión del modelo siempre estará disponible, pero los usuarios pueden "fijar" una versión específica del modelo que les gustaría guardar. También pueden elegir 'etiquetar' los modelos anclados con una etiqueta 'En vivo' o 'Prueba'.
Hay un par de razones para fijar una versión del modelo:
- Anclar un modelo te da determinismo sobre las predicciones, especialmente cuando utilizas Streams. Esto significa que puedes confiar en las puntuaciones de precisión y recuperación para esta versión del modelo, y los futuros eventos de entrenamiento no las alterarán (para bien o para mal)
- En la página Validación , los usuarios pueden ver las puntuaciones de validación de las versiones anteriores del modelo anclado, lo que te permite comparar las puntuaciones a lo largo del tiempo y ver cómo tu entrenamiento ha mejorado tu modelo
Para anclar una versión del modelo:
- Accede a la página de modelos a través de la barra de navegación superior
- Utilice el botón 'anclar' para guardar la versión actual del modelo
Para actualizar la etiqueta de una versión del modelo:
- Haz clic en la flecha situada junto a "Etiquetas" en cualquier modelo anclado
- Seleccione 'En vivo' o 'Prueba', dependiendo del estado del modelo anclado en cualquier implementación posterior