- 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
- Create or delete a data source in the GUI
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- 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
- 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)
- Statut du jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Comprendre les exigences de données
- 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
- Informations de licence
- FAQ et plus encore
Guide de l'utilisateur de Communications Mining
Entraîner
La nouvelle fonctionnalité « Entraîner » (Train) offre une expérience d' entraînement d'étiquette entièrement guidée pour les utilisateurs.
La page principale de Former (Train) fournit des informations utiles concernant l'entraînement effectué jusqu'à présent, les performances du modèle et une liste des prochaines meilleures actions d'entraînement hiérarchisées à effectuer (semblable à la page Validation).
Lorsque les utilisateurs sélectionnent une action d'entraînement à effectuer, ils sont redirigés vers une interface « lot d'entraînement » spécifique, qui divise l'entraînement en sessions courtes et faciles à utiliser.
À la fin du lot, vous recevez un récapitulatif des actions d'entraînement effectuées (voir ci-dessous), et vous pouvez alors choisir votre prochaine session en sélectionnant une autre action recommandée.
Résumé des actions d'entraînement effectuées au cours d'un lot d'entraînement
Si les utilisateurs préfèrent s'entraîner sans les conseils de la plateforme, ils peuvent désactiver cette option et sélectionner eux-mêmes les sessions à terminer. Pour plus de détails, consultez la section ci-dessous.
Le paramètre par défaut de la page Entraîner (Train) est que les conseils de plate-forme sont activés, car c'est notre recommandation.
Si vous êtes un entraîneur de modèle fiable et que vous savez déjà les actions que vous souhaitez effectuer, vous pouvez désactiver les conseils à l'aide du bouton activer/désactiver en haut à droite de la page (voir ci-dessous).
