- Introdução
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- 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
- Gerenciar 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
- Exportar um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Preparando dados para upload de .CSV
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, entidades 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)
- Entendendo o status do seu conjunto de dados
- Práticas recomendadas de treinamento e rotulagem de modelos
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Treinamento
- Introdução a "Refinar"
- 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 "Missed label"
- Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)
- Treinamento usando a Pesquisa (Refinamento)
- Noções Básicas e Aumentando a Cobertura
- Como melhorar o balanceamento e usar o 'Rebalance'
- Quando parar de treinar seu modelo
- Definição e configuração de suas entidades
- Noções Básicas sobre Entidades
- Quais entidades pré-treinadas estão disponíveis?
- Habilitar, desabilitar, atualizar e criar entidades
- Filtragem de entidades
- Revisar e aplicar entidades
- Validação para entidades
- Melhoria do desempenho de entidade
- Como criar entidades regex personalizadas
- Uso de Análise e Monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Perguntas frequentes e mais
Visão geral
Você pode começar a criar sua taxonomia revisando e rotulando os dados apresentados nesses clusters. Essa funcionalidade torna o treinamento do modelo mais fácil e rápido para começar, pois encontra grupos natural de mensagens que podem compartilhar rótulos e permite que você rotule várias mensagens de uma só vez (além de adicionar rótulos a mensagens individuais conforme necessário).
O Descobrir também pode ser usado para pesquisar mensagens que contenham palavras ou frases-chave, o que pode ser útil se você souber de um termo ou expressão comum relevante que não apareceu em nenhum dos clusters, mas que indicaria que um determinado rótulo deve ser aplicado.
Após uma quantidade significativa de treinamento ser concluída ou um influxo de novos dados, o Discover pesquisará novos clusters para apresentar a você e, dessa forma, ele atua como uma maneira útil para você continuar encontrando coisas interessantes em seus dados. Isso é particularmente verdadeiro se você tiver uma integração de dados ao vivo configurada, pois novas mensagens serão adicionadas continuamente ao conjunto de dados e podem conter novas intenções e conceitos.
