ixp
latest
false
Guía del usuario de Communications Mining
- Introducción
- Configuración de su cuenta
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- Campos generales
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía de etiquetas y sentimiento de etiqueta)
- 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
- Control y administración de acceso
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear o eliminar un origen de datos en la GUI
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Cargar un archivo PST
- Crear un conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración del conjunto de datos
- Eliminar un mensaje
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Utilizar integraciones de Exchange
- Etiquetas de transformación de correo electrónico
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Comparar casos de uso de análisis y automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa
- 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
- Razones para etiquetar 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
- Automations and Communications Mining™
- Desarrollador
- Uso de la API
- Tutorial de la API
- Fuentes
- Conjuntos de datos
- Comentarios
- Archivos adjuntos
- Predictions
- Crear una transmisión
- Actualizar una transmisión
- Obtener una transmisión por nombre
- Obtener todas las transmisiones
- Eliminar una transmisión
- Obtener resultados de la transmisión
- Obtener comentarios de una transmisión (heredado)
- Avanzar una transmisión
- Restablecer una transmisión
- Etiquetar una excepción
- Desetiquetar una excepción
- Eventos de auditoría
- Obtener todos los usuarios
- Cargar datos
- Descargando datos
- Integración de Exchange con el usuario del servicio de Azure
- Integración de Exchange con la autenticación de aplicaciones de Azure
- Integración de Exchange con Azure Application Authentication y Graph
- Guía de migración: servicios web de Exchange (EWS) a la API de Microsoft Graph
- Obtener datos para Tableau con Python
- Integración de Elasticsearch
- Extracción de campos general
- Integración de Exchange autohospedado
- Marco de automatización de UiPath®
- Actividades oficiales de UiPath®
- Cómo aprenden las máquinas a entender palabras: una guía para las incrustaciones en PNL
- Aprendizaje basado en solicitudes con Transformers
- Efficient Transformers II: destilación de conocimientos y ajuste
- Transformadores eficientes I: mecanismos de atención
- Modelado de intenciones jerárquico profundo no supervisado: obtener valor sin datos de entrenamiento
- Corregir el sesgo de anotación con Communications Mining™
- Aprendizaje activo: mejores modelos ML en menos tiempo
- Todo está en los números: evaluar el rendimiento del modelo con métricas
- Por qué es importante la validación del modelo
- Comparación de Communications Mining™ y Google AutoML para la inteligencia de datos conversacional
- Licencia
- Preguntas frecuentes y más
Importante :
Este contenido se ha localizado parcialmente a partir de un sistema de traducción automática.
La localización de contenidos recién publicados puede tardar entre una y dos semanas en estar disponible.
Configuración del conjunto de datos disponible en Communications Mining y los permisos necesarios para modificarlos.
Nota:
Debes tener asignado el rol de Administrador de proyectos de Extracción y Procesamiento Inteligentes (IXP) como usuario de Automation Cloud™, o el permiso Modificar conjuntos de datos como usuario heredado.
Para modificar la configuración de un conjunto de datos, proceda de la siguiente manera:
- Selecciona los puntos suspensivos para un conjunto de datos específico de la página de inicio.
- Selecciona Configuración del conjunto de datos, que te redirige a la página Configuración .
- Actualiza los siguientes elementos del conjunto de datos en la pestaña Conjunto de datos :
- Nombre del conjunto de datos
- Descripción
- Fuentes
- Utiliza el interruptor para habilitar o deshabilitar la opción Usar características de IA generativa . La característica proporciona capacidades de tiempo de diseño y tiempo de ejecución, que utilizan modelos de IA generativa de terceros. Estos mejoran significativamente el tiempo de creación de valor con características como la anotación generativa.
Nota:
Para deshabilitar los LLM de terceros, asegúrate de desactivar la alternancia Usar características de IA generativa para un conjunto de datos.
- Selecciona Actualizar.
Nota:
- Para actualizar los campos generales, marca Habilitar, deshabilitar, actualizar y crear campos generales y ve a Taxonomía y luego a Campos generales.
- Para modificar etiquetas o campos de extracción, ve a Taxonomía y, a continuación, a Etiquetas y campos de extracción.