- 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
モデルのロールバック機能を使用すると、モデルの以前のバージョンに戻すことができます。これにより、トレーニング データ (ラベルと一般フィールドの両方のアノテーション) を、このモデル バージョンのトレーニングに使用されたアノテーションにリセットできます。
ピン留めされたモデル バージョンにのみロールバックできます。
モデルのロールバックを使用する
モデルのロールバック アイコンは、ピン留めされたすべてのモデル バージョンの [ モデル ] ページで使用できます。
The current trained model version is automatically pinned as a backup. Any annotations captured by a model version that is still training at rollback time are lost.
モデルのロールバック機能を使用するには、次の手順に従います。
-
元に戻す先のモデル バージョンのロールバック アイコン を選択します。
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Select Reset in the confirmation dialog that appears.
注:The dialog reminds you to allow the current model version to finish training before proceeding.
結果
If the rollback starts successfully, a banner appears on the page.
モデルのロールバック時の処理
モデルのロールバック中は、データセットを変更できません。つまり、この間はモデルをトレーニングしたり、ラベルや一般フィールドをメッセージに適用したりすることはできません。
上部に警告インジケーターが表示され、モデルが現在ロールバック中であることが通知されます。
データセットを変更しようとすると、次のバナーがページに表示されます。アノテーションを行おうとしているメッセージには、モデルのロールバックが完了するまで、ラベルや一般フィールドは適用されません。
ロールバック機能は、モデルのトレーニングに大きな間違いがあった場合に以前のバージョンのモデルにロールバックする場合に役立ちますが、ロールバック機能に依存しすぎないでください。
その代わりに、最初から適切なモデル トレーニング手法に正しく従うようにしてください。これにより、長期的には時間を節約できます。