トレーニング

トレーニング、またはモデルのトレーニングとは、ユーザーが Communications Mining™ に対し、どのラベルと一般フィールドがメッセージに適用されるかを教え、この理解をデータセット全体に大規模に適用できるようにするプロセスです。

ユーザーは、メッセージを手動で確認し、関連するラベルと一般フィールドをすべて適用することで、トレーニングを行います。

ユーザーが時間をかけてメッセージを確認するたびに「再トレーニング」イベントがトリガーされ、新たに確認されたメッセージを使用してラベルの概念と一般フィールドについての理解が改善されます。

再トレーニング イベントが発生すると、モデルはデータセット内にある未確認のメッセージをすべてもう一度確認し、予測されたラベルと一般フィールド、それらに関連付けられている信頼度スコア、およびラベルの感情が有効化されている場合はラベルの感情を更新します。