モデルのトレーニング プロセスの概要

モデルのトレーニングは、次のフェーズで構成されるプロセスです。

• 発見

• エクスポレ

• 改良

  

最初は、以下の手順を順番に実行することをお勧めします。ただし、このプロセスは反復的になる可能性があり、プラットフォームに慣れてくると、時間が経つにつれて、ラベルに応じて順序を調整していることに気付く場合があります。

発見

[発見] ステージでは、類似する意図、パターン、会話のテーマがクラスターにグループ化されます。[発見] は出発点です。これを使用して初期モデルをすばやく構築し、データを分析して各クラスターに適用されるラベルを 1 つ以上割り当てることができます。

探索

[発見] ステージでクラスターを確認したら、[探索] ステージを使用してモデルをさらにトレーニングします。このステージでは、メッセージを確認し、ラベルを追加して、モデルがデータを理解する方法を改善できます。

改良

このステージでは、モデルの全体的なパフォーマンスを評価および改善します。パフォーマンスの問題やそれを解決するための次の操作など、モデルの健全性に関するガイド付きのフィードバックが [モデルの評価] を介して提供されます。

[トレーニング] タブを使用して、発見、探索、改良のフェーズを完了できます。詳しくは、「 トレーニング」をご覧ください。

再 編成

これはモデルのトレーニング プロセスの一部であり、いつでも実行できます。たとえば、プロセスを進めながら、ラベルの名前変更、結合、削除を行うことができます。このプロセスについて詳しくは、「 探索」をご覧ください。