- 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
- 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
- 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
- Habilitar Communications Mining™
- Precios unificados
- Plan flexible
- Preguntas frecuentes y más

Guía del usuario de Communications Mining
- Para el plan de precios unificado:
- Tienes una licencia Enterprise, Standard o Basic+ de Automation Cloud.
- Su organización de Automation Cloud tiene unidades disponibles, es decir, más de cero.
Nota:Si actualmente no tienes una licencia Enterprise o Standard, ponte en contacto con tu gestor de cuentas para conocer las pruebas Enterprise o Standard disponibles.
Si tienes una licencia Enterprise, Standard o Basic+, pero no hay unidades disponibles, ponte en contacto con tu gestor de cuentas para adquirirlas.
- Para el plan Flex:
- Tienes una licencia de Enterprise Automation Cloud.
- Su organización de Automation Cloud tiene unidades disponibles, es decir, más de cero.
-
Nota:
Si actualmente no tienes una licencia Enterprise, ponte en contacto con tu gestor de cuentas para conocer las pruebas Enterprise disponibles.
Si tienes una licencia Enterprise, pero no hay unidades disponibles, ponte en contacto con tu gestor de cuentas para adquirirlas.
- Ve al menú de navegación de Automation Cloud y selecciona Admin.
- Seleccionar Licencias.
- Selecciona la pestaña Consumibles .
- Comprueba las unidades disponibles en la sección Platform Units o AI Units .
| # | Tarea | Roles responsables |
| 1 | Accede a la plataforma a través de Automation Cloud. | Administrador de organización en Automation Cloud |
| 2 | Habilita IXP como servicio en un tenant de Automation Cloud. | Todos los usuarios que requieren acceso |
| 3 | Opcionalmente, crea un tipo de proyecto de Communications Mining en IXP. | Administrador de organización en Automation Cloud |
| 4 | Opcionalmente, añade los usuarios aplicables a ese proyecto y especifica sus permisos. | Administrador de organización en Automation Cloud |
Una vez que completes estos pasos, un administrador puede añadir las fuentes de datos y crear el conjunto de datos en Communications Mining. A continuación, puedes empezar a entrenar tu modelo.