- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- General fields (previously Entities)
- 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
- Quotas
- Modèles obsolètes
- 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
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Entraînement et maintenance du modèle
- Understanding labels, general fields and metadata
- 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
- Defining and setting up your general fields
- Understanding general fields
- Which pre-trained general fields are available?
- Enabling, disabling, updating and creating general fields
- General field filtering
- Reviewing and applying general fields
- Validation for general fields
- Improving general field performance
- Building custom regex general fields
- Extraction générative
- Utilisation des analyses et de la surveillance
- Automatisations et Communications Mining
- FAQ et plus encore
Modèles obsolètes
Autorisations utilisateur requises : administrateur de locataires.
La page Modèles obsolètes ( Deprecated Models ) vous montre toutes les versions de modèle pour les ensembles de données de votre locataire qui seront bientôt obsolètes. Tous les ensembles de données de production utilisent des versions de modèle plus récentes et améliorées.
Il est normal d'avoir une page vide, car cela signifie qu'aucun modèle ne sera bientôt obsolète.
Pour garantir une fonctionnalité et une sécurité optimales, les anciennes versions de modèle épinglées (qui dateront d'au moins 12 mois) peuvent être programmées pour obsolescence.
Pour garantir une transition en douceur, tous les modèles obsolètes sont marqués bien à l'avance. Vous pouvez trouver des indicateurs d'obsolescence anticipée à la fois sur cette page et dans la page Modèles de l'ensemble de données concerné. Cette approche active vous donne suffisamment de temps pour ajuster votre travail sans interruption.
Après l'annonce initiale, vous disposez d'une période de transition d'au moins trois mois. Une fois cette période terminée, les versions obsolètes seront considérées comme non prises en charge. Par conséquent, les versions non prises en charge ne seront pas accessibles via l'API.
Vous devez désépingler les versions de modèle obsolètes après avoir épinglé une version de modèle plus récente dans le même jeu de données. Cela garantit la poursuite en douceur des appels de service et d'API pendant la transition.
