- Introduction
- Configuration de votre compte
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Champs généraux
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie des libellés et sentiment des libellés)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
- Projets
- Précision
- Rappel
- Messages annotés et non annotés
- Extraction des champs
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Contrôle et administration de l'accès
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer ou supprimer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Création d'un ensemble de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modification des paramètres du jeu de données
- Supprimer un message
- Supprimer un jeu de données
- Exporter un ensemble de données
- Utilisation d'intégrations Exchange
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie de libellés et meilleures pratiques
- Comparer les cas d’utilisation des analyses et des automatisations
- Transformer vos objectifs en libellés
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative
- Statut du jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraînement des données de chat et d'appels
- 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)
- Affiner et réorganiser votre taxonomie
- Introduction à affiner
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Raisons de la faible précision moyenne des libellés
- 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
- Vue d'ensemble (Overview)
- Configurer des champs
- Filtrage par type de champ d’extraction
- Génération de vos extractions
- Validation et annotation des extractions générées
- Meilleures pratiques et considérations
- Comprendre la validation des extractions et des performances d'extraction
- Questions fréquemment posées (FAQ)
- Utilisation des analyses et de la surveillance
- Automations et Communications Mining™
- Développeur
- Charger des données
- Téléchargement de données
- Intégration avec l'utilisateur du service Azure
- Intégration avec l'authentification d'application Azure
- Intégration d’Exchange avec l’authentification et le graphique d’application Azure
- Récupérer des données pour Tableau avec Python
- Intégration d'Elasticsearch
- Extraction de champ général
- Intégration avec Exchange auto-hébergée
- Infrastructure d’automatisation UiPath®
- Activités officielles UiPath®
- Comment les machines apprennent à comprendre les mots : guide d'intégration dans NLP
- Apprentissage basé sur des invites avec des Transformers
- Efficient Transformers II : Dilarisation des connaissances et affinement
- Transformateurs efficaces I : mécanismes d'attention
- Modélisation de l'intention hiérarchique profonde non supervisée : obtenir de la valeur sans données d'entraînement
- Correction des biais d’annotation avec Communications Mining™
- Apprentissage actif : de meilleurs modèles d'ML en moins de temps
- Tout est dans les chiffres : évaluer les performances du modèle avec des métriques
- Pourquoi la validation du modèle est importante
- Comparaison de Communications Mining™ et de Google AutoML pour l’information sur des données conversationnelles
- Licences
- FAQ et plus encore

Guide de l’utilisateur de Communications Mining
La fonctionnalité de restauration du modèle vous permet de revenir à une version précédente de votre modèle. De cette façon, vous pouvez réinitialiser les données d’entraînement, pour les annotations de libellé et de champ général, sur les annotations utilisées pour entraîner cette version de modèle.
L'icône de restauration du modèle est disponible sur la page Modèles de toutes les versions de modèles épinglées.
- Sélectionnez l'icône de restauration sur la version du modèle à laquelle vous souhaitez revenir.
Remarque : la version actuelle du modèle entraîné sera automatiquement épinglée en tant que sauvegarde, mais toutes les annotations capturées par une version du modèle actuellement en cours d'entraînement seront perdues.
- Une fois que vous avez sélectionné le bouton de restauration, une fenêtre contextuelle apparaît comme un rappel indiquant que nous vous recommandons d'autoriser la version actuelle du modèle à terminer l'entraînement avant de restaurer votre modèle. Pour continuer, sélectionnez Réinitialiser.
Si la restauration du modèle a commencé avec succès, une bannière apparaîtra sur la page.
Pendant que le modèle est restauré, vous ne pouvez pas modifier l’ensemble de données. Cela signifie que vous ne pouvez pas entraîner votre modèle pendant ce temps et appliquer des libellés ou des champs généraux aux messages.
Un indicateur d'avertissement s'affichera en haut pour vous informer que le modèle est en cours de restauration.
Si vous essayez de modifier votre ensemble de données, la bannière suivante apparaîtra sur la page, et tous les messages que nous essayons d’annoter ne se verront pas appliquer le libellé ou le champ général tant que la restauration du modèle ne sera pas terminée.
Bien que la fonctionnalité de restauration vous aide à revenir à une version précédente d’un modèle, si vous avez fait des erreurs majeures dans notre entraînement du modèle, vous ne devriez pas trop vous y fier.
Au lieu de cela, assurez-vous de suivre correctement la méthodologie d'entraînement du modèle appropriée la première fois, car cela peut nous faire gagner du temps à long terme.