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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7日
手記: Automation Cloud ユーザーとして [ソース] - [読み取り ] 権限と [データセット] - [読み取り ] 権限、またはレガシ ユーザーとして [ ソースの表示 ] 権限と [ラベルの表示 ] 権限を割り当てておく必要があります。
[モデル] ページでは、モデルのバージョンをピン留めして、現在のステートで保存できます。
メッセージの確認とラベルの適用を続けていくと、モデルが再トレーニングされてモデルのバージョン番号が増加しますが、ピン留めされた古いバージョンの検証スコアを表示したり、そのバージョンをストリームに使用したりすることは可能です。
ストリームを設定する際に特定のモデル バージョンを選択できるので、そのストリームに必要な適合率と再現率の統計情報を制御できます。ピン留めされた特定のバージョンを使用することにより、後から新しいモデル バージョンでトレーニングしたために、モデルの特定のラベルに関連付けられている適合率と再現率が変更されないようにすることができます。
さらに、モデルをダウンストリームにデプロイする場合は、[ モデル ] ページでピン留めされたモデル バージョンを [ 本稼働 ] または [ ステージング ] としてタグ付けできます。
モデルの使用方法について詳しくは、「 モデルのメンテナンス」および「モデルを使用する」をご覧ください。