トレーニング

トレーニング、またはモデルのトレーニングとは、ユーザーが Communications Mining™ に対し、どのラベルと一般フィールドがメッセージに適用されるかを教え、この理解をデータセット全体に大規模に適用できるようにするプロセスです。

ユーザーは、メッセージを手動で確認し、関連するラベルと一般フィールドをすべて適用することで、トレーニングを行います。

ユーザーが時間をかけてメッセージを確認するたびに「再トレーニング」イベントがトリガーされ、新たに確認されたメッセージを使用してラベルの概念と一般フィールドについての理解が改善されます。

再トレーニング イベントが発生すると、モデルはデータセット内にある未確認のメッセージをすべて再確認し、予測されたラベルと一般フィールド、およびそれらに関連付けられている信頼度スコア (ラベルの感情が有効化されている場合はラベルの感情も) を更新します。