Apa itu Text Analytics kustom untuk kesehatan?
Analitik Teks Kustom untuk kesehatan adalah salah satu fitur kustom yang ditawarkan oleh Bahasa Azure AI. Ini adalah layanan API berbasis cloud yang menerapkan kecerdasan pembelajaran mesin untuk memungkinkan Anda membangun model kustom di atas Text Analytics untuk kesehatan untuk tugas pengenalan entitas layanan kesehatan kustom.
Analitik Teks Kustom untuk kesehatan memungkinkan pengguna membangun model AI kustom untuk mengekstrak entitas khusus layanan kesehatan dari teks yang tidak terstruktur, seperti catatan klinis dan laporan. Dengan membuat Text Analytics kustom untuk proyek kesehatan, pengembang dapat secara berulang menentukan kosakata baru, memberi label data, melatih, mengevaluasi, dan meningkatkan performa model sebelum membuatnya tersedia untuk dikonsumsi. Kualitas data yang diberi label sangat mempengaruhi performa model. Untuk menyederhanakan pembuatan dan penyesuaian model Anda, layanan ini menawarkan portal web yang dapat diakses melalui studio Bahasa. Anda dapat dengan mudah memulai layanan ini dengan mengikuti langkah-langkah dalam mulai cepat ini.
Dokumentasi ini berisi jenis artikel berikut:
- Mulai cepat adalah instruksi memulai untuk memandu Anda membuat permintaan ke layanan.
- Konsep memberikan penjelasan tentang fungsi dan fitur layanan.
- Panduan berisi instruksi untuk menggunakan layanan dengan cara yang lebih spesifik atau disesuaikan.
Contoh skenario penggunaan
Demikian pula dengan Text Analytics untuk kesehatan, Text Analytics kustom untuk kesehatan dapat digunakan dalam beberapa skenario di berbagai industri layanan kesehatan. Namun, penggunaan utama fitur ini adalah menyediakan lapisan kustomisasi di atas Text Analytics untuk kesehatan guna memperluas peta entitas yang ada.
siklus hidup pengembangan Project
Menggunakan Text Analytics kustom untuk kesehatan biasanya melibatkan beberapa langkah berbeda.
Tentukan skema Anda: Ketahui data Anda dan tentukan entitas baru yang ingin Anda ekstrak di atas peta entitas Text Analytics untuk kesehatan yang ada. Hindari ambiguitas.
Beri label data Anda: Melabeli data adalah faktor kunci dalam menentukan performa model. Beri label secara tepat, konsisten dan lengkap.
- Beri label dengan tepat: Selalu beri label setiap entitas ke jenis yang tepat. Hanya sertakan apa yang ingin Anda ekstrak, hindari data yang tidak perlu di label Anda.
- Beri label secara konsisten: Entitas yang sama harus memiliki label yang sama di semua file.
- Beri label sepenuhnya: Beri label semua instans entitas di semua file Anda.
Melatih model: Model Anda mulai belajar dari data berlabel Anda.
Melihat performa model: Setelah pelatihan selesai, lihat detail evaluasi model dan performanya serta bimbingan tentang cara memperbaikinya.
Menyebarkan model: Menyebarkan model membuatnya tersedia untuk digunakan melalui API.
Ekstrak entitas: Gunakan model kustom Anda untuk tugas ekstraksi entitas.
Dokumentasi referensi dan sampel kode
Saat Anda menggunakan Text Analytics kustom untuk kesehatan, lihat dokumentasi referensi berikut untuk Bahasa Azure AI:
| API | Dokumentasi rujukan |
|---|---|
| REST API (Penulisan) | Dokumentasi REST API |
| REST API (Runtime) | Dokumentasi REST API |
AI yang Bertanggung Jawab
Sistem AI tidak hanya menangani teknologi, tetapi juga orang-orang yang akan menggunakannya, orang-orang yang akan terpengaruh olehnya, dan lingkungan tempat AI disebarkan. Baca catatan transparansi untuk Text Analytics untuk kesehatan untuk mempelajari penggunaan dan penyebaran AI yang bertanggung jawab di sistem Anda. Anda juga membaca artikel berikut untuk mengetahui informasi lebih lanjut:
- Catatan transparansi untuk Bahasa Azure AI
- Integrasi dan penggunaan yang bertanggung jawab
- Data, privasi, dan keamanan
Langkah berikutnya
Gunakan artikel mulai cepat untuk mulai menggunakan Text Analytics kustom untuk kesehatan.
Saat Anda melalui siklus hidup pengembangan proyek, tinjau glosarium untuk mempelajari lebih lanjut tentang istilah yang digunakan di seluruh dokumentasi untuk fitur ini.
Ingatlah untuk melihat batas layanan untuk informasi seperti ketersediaan wilayah.