- 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
Esta sección está dirigida a los usuarios de Automation Cloud y describe cómo gestionar tus proyectos y el acceso de los usuarios a los proyectos existentes.
El control de acceso basado en roles (RBAC) en Communications Mining está integrado con el servicio RBAC del sistema de autorización AuthZ de Automation Cloud. Esta integración te permite asignar roles a grupos de usuarios de Automation Cloud en Communications Mining. Para obtener más información sobre los grupos de Automation Cloud, consulta las páginas Acerca de cuentas y grupos y Gestionar acceso .
La experiencia RBAC está disponible para todos los usuarios de Communications Mining en Automation Cloud. Inicialmente, RBAC está disponible para cualquier tenant recién creado, seguido de su disponibilidad para los tenants existentes una vez que se hayan migrado a la nueva experiencia.
Integración de inicio de sesión único (SSO)
Si te integras con Automation Cloud a través de SSO, puedes gestionar los permisos a través de los grupos de usuarios de Automation Cloud. A continuación, puedes aplicar estos permisos en Communications Mining para garantizar una experiencia de control de acceso fluida y coherente. Para obtener más información, consulta Comprender los modelos de autenticación.
Migrar a la nueva experiencia RBAC
A partir de la semana del 24 de febrero de 2025, los tenants de Communications Mining existentes migrarán a la nueva experiencia de control de acceso basado en roles (RBAC). RBAC se integra con Automation Cloud a través del sistema de autorización AuthZ, y permite a los administradores aprovisionar roles a los grupos de Automation Cloud, así como a los usuarios.
El objetivo de la nueva experiencia es que la gestión de acceso de Communications Mining se integre correctamente con Automation Cloud y permita a los usuarios asignar roles a los grupos de Automation Cloud en lugar de solo a los usuarios.
Communications Mining aún no admite roles personalizados. Por lo tanto, hemos asignado los permisos heredados granulares de Communications Mining™ a un conjunto de roles heredados temporales. Estos quedarán obsoletos en el futuro, cuando se admitan los roles personalizados.
Los roles heredados son una asignación exacta de los permisos antiguos que requerían la migración para garantizar que no se cambiara ninguno de los permisos subyacentes de los usuarios durante la migración. Para obtener una lista completa de los roles, consulta Roles heredados.
Después de la migración, tus permisos existentes se conservan, primero a través de los roles de Automation Cloud. A continuación, hemos utilizado roles heredados para cubrir cualquier vacío con permisos adicionales.
