- Introdução
- Configuração como um usuário legado
- Como configurar como um usuário da Automation Cloud
- Permissões de usuário padrão
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- Campos gerais (anteriormente entidades)
- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia etc.)
- Modelos
- Transmissões
- Classificação do Modelo
- Projetos
- Precisão
- Lembrar
- Mensagens revisadas e não revisadas
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Crie uma origem de dados na GUI
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Criar um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Corrigir configurações de conjunto de dados
- Excluir mensagens por meio da interface do usuário
- Excluir um conjunto de dados
- Excluir uma origem
- Exportar um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais e metadados
- Hierarquia de rótulo e práticas recomendadas
- Definição dos seus objetivos de taxonomia
- Casos de uso de análise versus automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Criação da sua estrutura taxonômica
- Práticas recomendadas de design de taxonomia
- Importando sua taxonomia
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação Generativa (Novo)
- Status do conjunto de dados
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Treinamento
- Introdução ao Refine
- Precisão e recall explicados
- Precisão e recall
- Como funciona a Validação?
- Compreender e melhorar o desempenho do modelo
- Por que um rótulo pode ter uma precisão média baixa?
- Treinamento usando Check label e Perda de rótulo
- Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)
- Treinamento usando a Pesquisa (Refinamento)
- Noções Básicas e Aumentando a Cobertura
- Melhorando o balanceamento e usando o Rebalanceamento
- Quando parar de treinar seu modelo
- Uso dos campos gerais
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Informações de licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Permissões de usuário padrão
Quando um novo usuário é criado ou adicionado a um novo projeto, ele recebe certas permissões padrão. Essas permissões serão as mesmas, seja você um usuário existente adicionado a um projeto ou um novo usuário que foi criado por um usuário existente.
As permissões padrão para cada usuário em um determinado projeto são 'Rótulos de exibição ' e 'Origens de exibição '.
Elas basicamente concedem a você a capacidade de acessar conjuntos de dados (não confidenciais) dentro desse projeto e ver as mensagens (que pertencem às origens), bem como os rótulos associados a essas mensagens.
Essas permissões não concederão a você a capacidade de aplicar ou remover rótulos em um conjunto de dados. Para poder fazer isso, entre muitas outras coisas, você precisará receber permissões adicionais de outro usuário dentro do projeto que tenha a permissão 'Modificar usuários ' .
Se você estiver acessando o Communications Mining™ via Automation Cloud, os administradores em seu tenant de nuvem terão automaticamente acesso de administrador no Communications Mining™. Isso concederá a eles privilégios de administrador em "Permissões de origens", "Permissões de conjuntos de dados", "permissões de streams", "permissões de usuários", "permissões de buckets", "permissões de integrações" e "permissões de utilitário".
Para uma explicação mais detalhada sobre as diferentes permissões de usuário, consulte aqui.
Para entender mais sobre como atualizar as permissões de um usuário, consulte aqui.
