Communications Mining
最新
False
- 入门指南
- 管理
- 管理来源和数据集
- 模型训练和维护
- 训练
- Defining and setting up your general fields
- Understanding general fields
- Which pre-trained general fields are available?
- Enabling, disabling, updating and creating general fields
- General field filtering
- Reviewing and applying general fields
- Validation for general fields
- Improving general field performance
- Building custom regex general fields
- 生成式提取
- 使用分析和监控
- 自动化和 Communications Mining
- 常见问题及解答
Communications Mining 用户指南
Last updated 2024年7月2日
模型
机器学习模型本质上是现实世界流程的数学表示。 要创建机器学习模型,您需要为机器学习算法提供可供学习的训练数据。
该平台使用许多机器学习模型(有监督和无监督)来解释、理解数据并将标签应用于数据。 我们经常在平台和文档中使用“模型”一词来统指这些在后台工作的模型。
Every dataset has a 'model' associated with it, that is trained as users review messages within the platform. As the model trains, it learns and improves, enabling it to make better predictions for labels and general fields.