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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20日
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 Stream API 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。
注:
- どのダウンロード方法を使用すればよいですか?
前述のダウンロード方法は、予測されたラベルと一般フィールドの提供方法が若干異なります。この比較表を確認して、ユース ケースに最も適した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?
- 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。