- Introdução
- 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
Manutenção
Saiba mais sobre o gerenciamento de cotas por tenant para o Communications Mining™e o processo de descontinuação da versão do modelo.
Todos os usuários podem visualizar cotas, mas você precisa da permissão de Tenant Admin para solicitar alterações nas cotas.
A página Cotas permite que os usuários visualizem e gerenciem cotas aplicadas ao Communications Mining™ no tenant atual. Os usuários com a permissão de administrador do tenant podem solicitar facilmente aumentos ou reduções de cada cota. Para determinadas cotas, os usuários também serão notificados via Serviço de Notificação de que estão se aproximando do limite e devem solicitar um aumento.
Exemplo sobre como alterar o limite de cotas:
- Selecione o ícone Editar limite de cota das origens das células na coluna final da tabela.
- Um pop-up é exibido onde você pode definir o novo limite, usando as setas para cima e para baixo.
- Selecione o botão Atualizar para salvar as alterações ou Cancelar para fechar o pop-up, sem aplicar nenhuma alteração.
Permissões de usuário necessárias: Tenant Admin.
A página Modelos Descontinuados mostra todas as versões de modelo para conjuntos de dados em seu tenant que serão descontinuadas em breve. Todos os conjuntos de dados de produção estão usando versões de modelo mais recentes e aprimoradas.
Espera-se ter uma página vazia, porque isso significa que nenhum modelo será descontinuado em breve.
Para garantir funcionalidade e segurança ideais, versões de modelo fixadas mais antigas (que terão pelo menos 12 meses de idade) podem ser agendadas para descontinuação.
Para garantir uma transição suave, todos os modelos descontinuados são sinalizados com antecedência. Você pode encontrar os primeiros indicadores de descontinuação nesta página e na página Modelos do conjunto de dados relevante. Essa abordagem proativa dá a você tempo suficiente para ajustar seu trabalho sem interrupções.
Após o anúncio inicial, você tem um período de transição de pelo menos três meses. Após esse período terminar, as versões descontinuadas serão consideradas não compatíveis. Consequentemente, as versões sem suporte não poderão ser acessadas por meio da API.
Você deve desafixar versões de modelo descontinuadas após fixar uma versão de modelo mais recente no mesmo conjunto de dados. Isso garante uma continuação suave das chamadas de serviço e API durante a transição.
