- 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
- 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
- Preguntas frecuentes y más
Guía del usuario de Communications Mining
Más información sobre la gestión de cuotas por tenant para Communications Mining™y el proceso de obsolescencia de la versión del modelo.
La página Cuotas te permite ver y gestionar las cuotas que se aplican para Communications Mining™ en el tenant actual.
Para ciertas cuotas, también se te notificará a través del Servicio de Notificación que te estás acercando al límite y debes solicitar un aumento.
Modificar la vista de tabla de cuotas
Para cambiar la vista de la tabla Cuotas en el tenant actual, sigue estos pasos:
- Selecciona los puntos suspensivos para cada encabezado de columna.
- Selecciona una o más de las siguientes opciones del menú de los puntos suspensivos:
- Orden ASC: ordena los elementos en orden ascendente.
- Orden DESC: ordena los elementos en orden descendente.
- Anclar a la izquierda: anclará la columna actual a la izquierda.
- Anclar a la derecha: anclará la columna actual a la derecha.
- Filtro: te permite filtrar a través de la tabla actual seleccionando la columna, la acción y añadiendo un valor. Además, puedes seleccionar las siguientes opciones:
- Añadir filtro para añadir varios filtros a la tabla.
- Eliminar todo para eliminar todos los filtros que se aplican a la tabla.
- Ocultar columna: oculta la columna actual.
- Administrar columnas: te permite ocultar las columnas actuales o revelar las ocultas desactivando o activando la alternancia para cada columna. Además, puedes seleccionar las siguientes opciones:
- Ocultar todo para ocultar todas las columnas.
- Mostrar todo para revelar todas las columnas ocultas.
Modificar cuotas.
Para cambiar el límite de las cuotas, sigue estos pasos:
- Selecciona el icono Editar límite de cuota de fuentes para cada celda de la tabla.
- En el panel lateral que aparece, establece el nuevo límite seleccionando los controles de giro, que te permiten aumentar o disminuir el valor.
- Selecciona Actualizar para guardar los cambios, o Cancelar para cerrar el panel lateral, sin aplicar ningún cambio.
La página Modelos obsoletos te muestra cualquier versión de modelo para conjuntos de datos en tu tenant que pronto quedará obsoleta. Todos los conjuntos de datos de producción utilizan versiones de modelo más recientes y mejoradas.
Aviso sobre la obsolescencia del modelo y los requisitos de actualización
Para garantizar una funcionalidad y seguridad óptimas, las versiones anteriores del modelo anclado (que tendrán al menos 12 meses de antigüedad) pueden programarse para la obsolescencia.
Anuncio de obsolescencia
Para garantizar una transición sin problemas, todos los modelos obsoletos se marcan con suficiente antelación. Puedes encontrar indicadores de obsolescencia temprana tanto en esta página como en la página Modelos del conjunto de datos correspondiente. Este enfoque proactivo te da tiempo suficiente para ajustar tu trabajo sin interrupciones.
Período de transición
Tras el anuncio inicial, dispones de un período de transición no inferior a tres meses. Una vez finalizado este período, las versiones obsoletas se considerarán no compatibles. En consecuencia, las versiones no compatibles no serán accesibles a través de la API.
Desanclar modelos obsoletos
Debes desanclar las versiones de modelo obsoletas después de anclar una versión de modelo más reciente dentro del mismo conjunto de datos. Esto garantiza la continuación fluida del servicio y las llamadas a la API durante la transición.
Actualizar automatizaciones de producción
Debes actualizar inmediatamente las automatizaciones de producción que utilizaban los modelos obsoletos a una versión de modelo más reciente. Estos cambios evitan cualquier interacción potencial con modelos obsoletos.
