Reverter modelo

Reversão do modelo no Communications Mining, permitindo que você reverta para uma versão do modelo publicado e redefina as anotações de dados de treinamento para o estado dessa versão.

A funcionalidade de reversão do modelo permite que você reverta para uma versão anterior do seu modelo. Dessa forma, você pode redefinir os dados de treinamento, para anotações de rótulo e campo geral, para as anotações usadas para treinar essa versão do modelo.

Importante:

Você só pode reverter para versões de modelos publicados.

Uso da reversão do modelo

O ícone de reversão do modelo está disponível na página Modelos , em todas as versões do modelo publicadas.

Observação:

A versão atual do modelo treinado é publicada automaticamente como um backup. Todas as anotações capturadas por uma versão do modelo que ainda está em treinamento no momento da reversão são perdidas.

Para usar a funcionalidade de reversão do modelo, prossiga da seguinte maneira:

1. Selecione o ícone de reversão na versão do modelo para a qual você deseja reverter.

   

2. Selecione Redefinir na caixa de diálogo de confirmação que aparece.

   Observação:

   A caixa de diálogo lembra você para permitir que a versão do modelo atual conclua o treinamento antes de prosseguir.

   

Resultado

Se a reversão for iniciada com sucesso, um banner aparecerá na página.

O que acontece durante a reversão do modelo

While the model is rolling back, you cannot modify the dataset. This means that you cannot train your model during this time, or apply any labels or general fields to messages.

Um indicador de aviso aparecerá na parte superior, informando que o modelo está sendo revertido.

If you try to modify your dataset, the following banner will appear on the page, and any messages we try to annotate will not have the label or general field applied to it until the model rollback has completed.

Embora a funcionalidade de reversão ajude você a reverter para uma versão anterior de um modelo, se você cometeu um erro importante em nosso treinamento de modelo, não deve confiar muito nele.

Em vez disso, certifique-se de seguir a metodologia de treinamento de modelo adequada corretamente na primeira vez, pois isso pode nos economizar tempo a longo prazo.