模型

机器学习 (ML) 模型本质上是现实世界流程的数学表示。要创建 ML 模型，您需要为 ML 算法提供可供其学习的训练数据。

平台使用许多 ML 模型（有监督和无监督）来解释和理解数据并将标签应用于数据。我们经常使用“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 you review messages within the platform. As the model trains, it learns and improves, enabling it to make better predictions for labels and general fields.

您可以保存模型并将其设为版本。这意味着，当您设置自动化流时，您可以选择模型的特定版本，并且可以确信该版本对于相关标签的性能。在下游应用程序中创建自动化或使用数据进行分析时，这为您提供了确定性。有关更多详细信息，请查看模型。