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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11月10日
ソースとは、時間とともに成長する可能性のある、メッセージの生のコレクションを指します。たとえば、アンケートで回収したすべての回答、チームのメールボックス内のメール、メッセージング チャネルの文字起こし、電話番号に対するすべての通話などはすべてソースになります。
各ソースは、最大で 10 個の異なるデータセットに追加できます。
プラットフォームの GUI では、最大で 20 個のソースをデータセットに追加できます。
注: 複数のソースをデータセットに追加するのは、各データ ソースが類似する種類であり、類似する目的 (顧客からのフィードバックのキャプチャや、類似するリクエストに対応する複数のメール受信トレイなど) を共有している場合のみにしてください。
アカウント内のすべてのソースを表示するには、[ ソース] を確認します。