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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
注:
- 抽出を設定および検証するには、確認とラベル付けの権限が必要です。
- いずれかのラベルに何らかの抽出フィールドを定義した場合は、生成 AI による抽出 (GenEx) が自動的に有効化されます。
- GenEx が有効化されていないときに一般フィールドにアノテーションを行った場合は、モデルがフィールドとラベルの関係を認識できるよう、抽出フィールドに新たにアノテーションを行う必要があります。
- CommPath LLM と Preview LLM を交互に切り替えることは避けてください。各モデルのトレーニングに使用される LLM バージョンのトラッキングと管理が複雑になる可能性があります。LLM の詳細については、以降のセクションを参照してください。
生成 AI による抽出を有効化するには、以下の手順を実行します。
- 抽出フィールドを少なくとも 1 つ設定します。
- LLM (CommPath LLM または Preview LLM) を選択します。