- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Champs généraux (anciennement entités)
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie, etc.)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
- Projets
- Précision
- Rappel
- Messages examinés et non examinés
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Administration
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Créer un nouveau jeu de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modifier les paramètres d’un jeu de données
- Supprimer des messages via l'interface utilisateur
- Supprimer un jeu de données
- Supprimer une source
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie des libellés et bonnes pratiques
- Définition de vos objectifs de taxonomie
- Cas d'utilisation d'analyse vs d'automatisation
- Transformer vos objectifs en libellés
- Construire votre structure de taxonomie
- Meilleures pratiques de conception de taxonomie
- Importation de votre taxonomie
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative (New)
- Comprendre le statut de votre jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de la classification par glisser-déposer
- Entraînement à l'aide de l'option Enseigner le libellé (Explore)
- Entraînement à l'aide d'une confiance faible
- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Réduction et réorganisation de votre taxonomie
- Introduction à affiner
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation ?
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Pourquoi un libellé peut-il avoir une précision moyenne faible ?
- Entraînement à l'aide du libellé Vérifier (Check label) et du libellé Manqué (Missed Label)
- Entraînement à l'aide du libellé En savoir plus (Affiner)
- Entraînement à l'aide de la recherche (affiner)
- Comprendre et augmenter la couverture
- Amélioration de l'équilibre et utilisation du rééquilibrage
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Utilisation de champs généraux
- Extraction générative
- Utilisation des analyses et de la surveillance
- Automatisations et Communications Mining
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- FAQ et plus encore
Couverture
La couverture ( Coverage) est un terme fréquemment utilisé dans l'apprentissage automatique et concerne la façon dont un modèle « couvre » les données qu'il sert à analyser. Dans Communications Mining™, cela est lié à la proportion de messages dans l'ensemble de données qui ont des prédictions de libellé informatives, et est présenté dans Validation sous la forme d'un score en pourcentage.
Les «libellés d'information » sont ces libellés que la plate-forme comprend comme étant utiles en tant que libellés autonomes, en examinant la fréquence à laquelle ils sont attribués avec d'autres libellés. Les libellés qui sont toujours attribués à un autre libellé, par exemple les libellés parents qui ne sont jamais attribués eux-mêmes, ou « Urgent » s'ils sont toujours attribués avec un autre libellé, sont sous-pondérés lorsque le score est calculé.
Le visuel ci-dessous indique à quoi ressemblerait une faible couverture par rapport à une couverture élevée sur un ensemble de données complet. Imaginez que les cercles ombres sont des messages qui ont des prédictions de libellé informatives.
En tant que métrique, la couverture est un moyen très utile de comprendre si vous avez capturé tous les différents concepts potentiels dans votre ensemble de données, et si vous leur avez fourni suffisamment d'exemples d'entraînement divers pour que la plateforme puisse les prédire efficacement.
Dans presque tous les cas, plus la couverture d'un modèle est élevée, plus il fonctionne, mais il ne doit pas être considéré comme isolé lors de la vérification des performances du modèle.
Il est également très important que les libellés de la taxonomie soient sains, ce qui signifie qu'ils ont une précision moyenne élevée et sans aucun autre avertissement de performances, et que les données d'entraînement sont une représentation équilibrée de l'ensemble de données dans son ensemble.
Si vos libellés ne sont pas sains ou que les données d'entraînement ne sont pas représentatives de l'ensemble de données, la couverture de votre modèle que la plateforme calcule ne sera pas fiable.
Votre modèle ayant une couverture élevée est particulièrement important si vous l'utilisez pour générer des processus automatisés.
Pour plus de détails sur la couverture du modèle et comment vérifier la couverture de votre modèle, voir ici.
