- 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)
- Statut du 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
- Informations de licence
- FAQ et plus encore
Utilisation des intégrations Exchange
Autorisations utilisateur requises : « Administrateur des sources », « Modifier les intégrations », « Mettre à jour les données vers les compartiments » ET « Administrateur des ensembles de données ».
Il est important de comprendre la relation entre les composants clés de la plate-forme tels que les intégrations, les boîtes aux lettres, les compartiments, les sources et les ensembles de données pour configurer efficacement vos données.
Tout d'abord, une «intégration » d'échange est configurée (via un compte de service), les données étant synchronisées à partir du serveur Microsoft Exchange. Cette intégration vous permet de synchroniser plusieurs «boîtes aux lettres ».
Ces boîtes aux lettres sont chacune stockées dans un «compartiment » et chaque compartiment peut contenir plusieurs boîtes aux lettres.
Ensuite, vous devrez configurer une «source ». Il s'agit d'une collection de données de communication brutes annotées d'un type similaire. Lors de la configuration d'une source, si vous utilisez des données à partir d'une intégration d'e-mail, vous devez spécifier le compartiment à partir duquel vous souhaitez effectuer la synchronisation (c'est-à-dire le compartiment dans lequel sont stockées les boîtes aux lettres dans l'étendue de votre cas d'utilisation).
Une fois que vous avez terminé de configurer votre source, vous devrez ajouter votre source à un « ensemble de données », c'est-à-dire où votre modèle sera entraîné.
Chaque jeu de données appartient à un «projet », qui est une zone de stockage autorisée au sein de la plate-forme. Chaque jeu de données et source appartient à un projet spécifique, qui est désigné lors de leur création.
Le schéma suivant illustre comment tous ces composants sont liés :
À un niveau élevé, vous devrez effectuer les étapes suivantes (dans cet ordre spécifique ) pour que les données de vos boîtes aux lettres s'affichent sur la plate-forme :