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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
抽出フィールドは、特定のラベルに関連付けられたデータ ポイントであり、そのラベルに関連付けられたタスクを処理するために必要です。LLM ベースの生成 AI による抽出機能によって予測されます。
抽出フィールドを設定する前に、タクソノミー内のラベルによって表されるプロセスに対してワークフローの拡張やエンドツーエンドの自動化を促進するために必要なデータ ポイントについて理解しておくことが重要です。