- 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
モデルのトレーニングとアノテーションを行う際のベスト プラクティス
Communications Mining モデルのアノテーションとトレーニングに関するベスト プラクティス (トレーニング時間を短縮し、モデルのパフォーマンスを改善するためのヒントを含む)。
モデルのトレーニングを開始する前に、次のヒントを読み、陥りやすい落とし穴を回避してください。これにより、トレーニング時間を短く抑え、モデルのパフォーマンスを改善できます。
Communications Mining™ モデルをトレーニングするときに覚えておくべき最も重要なことは、次の 3 つです。
- 適用されるラベルをすべて追加します。
- 一貫性を持ってラベルを追加します。
- 直接見渡せるものにラベルを付けます。
適用されるラベルをすべて追加する
メッセージに適用されるラベルは、すべて追加します。新しいユーザーは、メッセージに部分的にアノテーションを行うという落とし穴に陥りがちです。つまり、自分が注目しているラベルだけを適用し、適用するべき他のすべてのラベルを追加するのを忘れてしまいます。
Not applying a label is as powerful as applying one - you are telling the model that the message isn't something as well as what it is. Therefore, make sure to apply all labels, as not doing so may confuse the model later, potentially leading to poorer performance.
一貫性を持ってラベルを適用する
ラベルを追加する際に一貫性を保つようにします。たとえば、あるメッセージに「部屋>サイズ」というラベルを追加し、そのラベルを追加すべき別のメッセージにラベルを追加し忘れると、モデルが混乱します。前述のヒントで説明したように、ラベルを適用しないことには、ラベルを適用することと同じように大きな影響があります。
直接確認できるものにアノテーションを行う
思い込みで業務知識を適用しないでください。ラベルを適用すべき情報がメッセージの件名や本文にない場合は、ラベルを適用しないでください。そうしないと、モデルはラベルが適用される理由を理解できなくなります。
追加のヒント
ラベル名を決めるのに時間をかけすぎないようにします
適切なラベル名を決めるのに長時間かけないようにします。ラベル名は、トレーニング プロセス中にいつでも変更できます。
ラベルに名前を付けるときは具体的にする
ラベルに名前を付けるときはできるだけ具体的にし、最初のうちはタクソノミーの階層をできるだけ少なくフラットにしておきます。階層はあとでいつでも変更および再構築できるため、最初はラベル名をできるだけ具体的にすることをお勧めします。
たとえば、客室の清潔さを表すラベルを適用する場合、「客室の清潔さ」を適用できます。後で変更し、清潔さをサブラベルとして使用することにした場合は、「客室 > 清潔さ」に変更できます。いつでも操作をやり直してラベルを結合できるので、この段階ではできる限り多くのラベルをメッセージに追加する必要があります。