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- はじめに
- アクセス制御と管理
- ソースとデータセットを管理する
- モデルのトレーニングと保守
- 生成 AI による抽出
- 分析と監視を使用する
- オートメーションと Communications Mining™
- 開発者
- 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
- Communications Mining™ でアノテーションの偏りを修正する
- 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
- 対話データ分析 AI としての Communications Mining™ と Google AutoML を比較する
- ライセンス
- よくある質問など

Communications Mining ガイド
最終更新日時 2025年10月7日
手記: Automation Cloud ユーザーとして [ソース] - [読み取り ] 権限と [データセット] - [読み取り ] 権限、またはレガシ ユーザーとして [ ソースの表示 ] 権限と [ラベルの表示 ] 権限を割り当てておく必要があります。
[発見] ページの主要な機能は次のとおりです。
- メッセージの注目すべきクラスターを発見するのに役立ちます。クラスターはメッセージのテーマであり、類似する意図または概念を共有するものとしてプラットフォームにより識別されます。
データをアップロードすると、教師なし学習が使用されます。つまり、データを読み取って、人間によるトレーニングなしで解釈します。これは、類似するメッセージのクラスターを自動的に発見して GUI に表示するためです。この機能により、簡単かつ迅速に新しい意図を発見してラベルを適用することができます。これがモデルのトレーニング プロセスの最初の手順です。
大量のトレーニングが完了するか、大量のデータをデータセットに追加すると、[発見] 機能は再トレーニングを実行し、未確認のメッセージの新たなクラスターを提示します。[発見] は再トレーニングを実行する際に、まだ注目すべき新しいクラスターを提示するために、既存のタクソノミーを考慮します。
- [発見] では、「クラスター」機能 (前述) または「検索」機能のいずれかを使用して、一括で、または個別にメッセージのアノテーションを行うことができます。各クラスター内のメッセージには類似する意図や概念が含まれるはずなので、一括アノテーション機能はモデルを素早くトレーニングできる便利なツールです。
検索機能を使用すると、キャプチャする特定のラベルに関連することが分かっている重要な単語や語句を検索できます。