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多言語のソースとデータセット
データセットで感情を有効化する
データセットの設定を修正する
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データセットを削除する
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モデルのトレーニングと保守
モデルのトレーニングについて
ラベル、一般フィールド、メタデータについて
ラベルの階層とベスト プラクティス
タクソノミーの目的を定義する
分析のユース ケースと自動化のユース ケースの比較
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タクソノミーの構造を構築する
タクソノミーの設計のベスト プラクティス
タクソノミーをインポートする
モデルのトレーニング プロセスの概要
生成 AI によるアノテーション (新機能)
データセットのステータス
モデルのトレーニングとアノテーションを行う際のベスト プラクティス
ラベルの感情分析を有効化したトレーニング
データ要件を理解する
トレーニング
発見
概要
[クラスター] を使用したトレーニング
[検索] を使用したトレーニング (発見)
探索
概要
ラベルの予測を確認する
[シャッフル] を使用したトレーニング
[ラベルを教える] を使用したトレーニング (探索)
[信頼度が低い] を使用したトレーニング
「検索」を使用してトレーニングする (探索)
タクソノミーをプルーニングおよび再編成する
モデルを改良する、および検証を使用する
[改良] について
適合率と再現率の説明
適合率と再現率
検証の仕組み
モデルのパフォーマンスを理解および改善する
ラベルの平均適合率が低い理由
[ラベルを確認] と [見逃されたラベル] を使用したトレーニング
「ラベルを教える」を使用してトレーニングする (改良)
「検索」を使用してトレーニングする (改良)
カバレッジを理解して拡大する
バランスを改善する、および「リバランス」を使用する
モデルのトレーニングを停止するタイミング
モデルの保守、およびモデルを使用する
モデル バージョンをピン留めおよびタグ付けする
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既存のタクソノミーに新しいラベルを追加する
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生成 AI による抽出を有効化する
CommPath LLM と Preview LLM の比較
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抽出データを生成する
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Communications Mining ガイド
最終更新日時 2024年12月20日
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