探索

モデルのトレーニングの第 2 フェーズは探索と呼ばれます。各手順が [探索] ページで完了するためです。このフェーズでは、[発見] でクラスターを確認し、さまざまな単語や語句を検索することによって作成したタクソノミーの基盤を強化します。

探索フェーズの目的は、重要なラベルそれぞれに一貫性のある多様なトレーニング例を十分に提供することです。これにより、十分なトレーニング データがプラットフォームに提供され、そのデータからデータセット全体にわたって正確な予測を行えるようになります。

探索はモデル トレーニングの中心となるフェーズであり、最も多くの時間と労力が必要です。そのため、一貫性を持って徹底的に探索フェーズを実行することに時間をかけるほど、モデルのパフォーマンス改善に重点を置く改良フェーズにかける時間が少なくて済みます。