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- 機械が単語を理解する方法:NLPに埋め込むためのガイド
- トランスフォーマーによるプロンプトベースの学習
- 効率的な変圧器II:知識蒸留と微調整
- 効率的な変圧器I:注意メカニズム
- 階層的な教師なしインテントモデリング:トレーニングデータなしで価値を得る
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- アクティブ ラーニング: より優れた ML モデルを短時間で実現
- それはすべて数字にあります-メトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価します
- モデルの検証が重要な理由
- 会話型データ インテリジェンスのための Communications Mining と Google AutoML の比較
データのダウンロード
リアルタイム分析および自動化のユースケースでは、データセット内のメッセージを反復処理できる を使用することをお勧めします。 Communications Mining をデータ パイプラインの強化手順の 1 つとして統合する場合は、 Predict API ルート をご確認ください。この API も現在の設計に適している可能性があります。
データセットは、ブラウザで 直接CSVとしてエクスポート できます。サイズ制限はありませんが、大きなファイルのダウンロードには時間がかかる場合があります。 エクスポートする前にフィルターを適用して、ダウンロードのサイズを制限し、CSV ファイルの作業を容易にすることをお勧めします。 バッチ ダウンロードのもう 1 つのオプションは、Communications Mining コマンド ライン ツール (Linux、Mac、および Windows で利用可能) または エクスポート API ルートを使用することです。
- どのダウンロード方法を使用すればよいですか?
上記のダウンロード方法は、予測ラベルと一般的なフィールドを提供する方法に関して若干異なります。 この比較表を確認して、ユースケースに最適な方法を選択してください。
- オートメーションのユース ケースで COMMUNICATIONS MINING のラベルを使用するにはどうすればよいですか?
オートメーションのユースケースを開始するためのヘルプが必要な場合は、Stream API を使用したステップ バイ ステップのチュートリアル がこちらで提供されています。 オートメーションのユース ケースで Communications Mining のラベルを使用する方法を理解したい場合は、 ラベルに関するドキュメントをご覧ください。
- 分析のユースケースで COMMUNICATIONS MINING ラベルを使用するにはどうすればよいですか?
分析のユース ケースで Communications Mining ラベルを使用する方法を理解したい場合は、 ラベルのドキュメントをご覧ください。