モデル

マシン ラーニング モデルは、基本的に現実のプロセスを数学的に表現するものです。マシン ラーニング モデルを作成するには、マシン ラーニング アルゴリズムに、学習できるトレーニング データを提供する必要があります。

このプラットフォームでは、データを解釈して理解し、ラベルを適用するために、多数のマシン ラーニング モデル (教師ありと教師なしの両方) を使用します。このプラットフォームとドキュメントでは、多くの場合、背後で動作するこれらのモデルをまとめて「モデル」という用語で呼んでいます。

Every dataset has a 'model' associated with it, that is trained as users review messages within the platform. As the model trains, it learns and improves, enabling it to make better predictions for labels and general fields.

モデルは保存およびバージョン管理できます。つまり、ユーザーはオートメーションのストリームを設定するときに、モデルの特定のバージョンを選択でき、対象となるラベルに関するパフォーマンスの信頼性が高いモデルを使用できます。これにより、ユーザーは確実性を持ってオートメーションを作成したり、データを下流のアプリケーションで分析したりできます。詳しくは、「モデル」セクションをご覧ください。