communications-mining
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- Gérer les sources et les jeux de données
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- 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
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- Importation de votre taxonomie
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- Annotation générative (New)
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- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
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- 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)
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- Comprendre et augmenter la couverture
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Guide de l'utilisateur de Communications Mining
Last updated 19 nov. 2024
Validation
La validation est le processus par lequel la plate-forme évalue les performances du modèle associé à un ensemble de données en se testant par rapport à un sous-ensemble de données d'entraînement à partir de cet ensemble de données, en temps quasi réel.
La page Validation est un outil extrêmement utile pour comprendre et améliorer les performances des libellés dans votre modèle.
Pour comprendre en détail le fonctionnement de ce processus, reportez-vous ici.
