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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
- 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 :
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Pestaña Descubrir en Extracción y Procesamiento Inteligentes (IXP) en Automation Cloud, donde el aprendizaje no supervisado agrupa los mensajes en clústeres como primer paso en el entrenamiento del modelo.
El primer paso en el proceso de entrenamiento es utilizar la pestaña Descubrir .
Aquí es donde la plataforma utiliza el aprendizaje no supervisado para leer e interpretar todos tus datos, y muestra 30 grupos diferentes de mensajes que se considera que comparten temas, conceptos o intenciones similares.
El aprendizaje no supervisado significa que no se requiere ninguna intervención humana para crear estos clústeres; la plataforma lo hace de forma automática e independiente cuando se crea el conjunto de datos.