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- 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
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- 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
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- 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
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- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
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- Chat de entrenamiento y datos de llamadas
- 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)
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- Uso de campos generales
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- Automations and Communications Mining™
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- 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

Guía del usuario de Communications Mining
Última actualización 7 de oct. de 2025
Note: You need to have assigned the IXP Project Admin or IXP Developer roles as an Automation Cloud user, or the Sources Admin permission as a legacy user to create or delete a data source. In addition, these permissions allows you to create a new source when you create a new dataset.
Al crear un origen en la GUI, se configura un origen vacío con propiedades definidas. A continuación, puedes cargar datos a través de la API. Para obtener más información, consulta la documentación de la API.
Como alternativa, puedes crear un origen a través de la API. Este método puede ser más adecuado para que los usuarios no técnicos definan sus propiedades de origen antes de que un usuario técnico cargue los datos.
- Ve a la página Administrador y selecciona la pestaña Orígenes .
- Selecciona el botón Nueva fuente .
- Rellena las propiedades de origen requeridas, que incluyen:
- Proyecto de origen
- Nombre de origen
- Título del origen
- Descripción de origen
- Propiedades sensiblesNote: Requires the IXP Model Trainer role for Automation Cloud users, or the View sensitive data permission for legacy users to view sensitive data.
- Idioma
- TraducciónNote: Requires the IXP Project Admin or IXP Developer roles for Automation Cloud users, or the Create translated sources permission for legacy users.
- Selecciona Crear origen.