Terminy i definicje używane w przepływie pracy orkiestracji
Skorzystaj z tego artykułu, aby dowiedzieć się więcej o niektórych definicjach i terminach, które mogą wystąpić podczas korzystania z przepływu pracy orkiestracji.
Wynik F1
Wynik F1 jest funkcją precyzji i kompletności. Jest to potrzebne, gdy szukasz równowagi między precyzją a kompletnością.
Zamiar
Intencja reprezentuje zadanie lub akcję, którą użytkownik chce wykonać. Jest to cel lub cel wyrażony w danych wejściowych użytkownika, takich jak rezerwacja lotu lub płacenie rachunku.
Model
Model to obiekt, który jest szkolony w celu wykonania określonego zadania, w tym przypadku zadania zrozumienia konwersacji. Modele są trenowane przez dostarczanie danych oznaczonych etykietami do nauki, dzięki czemu mogą później służyć do zrozumienia wypowiedzi.
- Ocena modelu to proces wykonywany bezpośrednio po trenowaniu, aby wiedzieć, jak dobrze działa model.
- Wdrożenie to proces przypisywania modelu do wdrożenia w celu udostępnienia go do użycia za pośrednictwem interfejsu API przewidywania.
Nadmierne dopasowanie
Nadmierne dopasowanie ma miejsce, gdy model zostanie naprawiony na określonych przykładach i nie jest w stanie dobrze uogólnić.
Dokładność
Mierzy dokładność/dokładność modelu. Jest to stosunek między poprawnie zidentyfikowanych alarmów (prawdziwie dodatnich) i wszystkich zidentyfikowanych alarmów. Metryka precyzji pokazuje, ile klas przewidywanych jest poprawnie oznaczonych etykietami.
Project
Projekt to obszar roboczy umożliwiający tworzenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego na podstawie Twoich danych. Dostęp do projektu można uzyskać tylko do Ciebie i innych osób, które mają dostęp do używanego zasobu platformy Azure.
Recall
Mierzy zdolność modelu do przewidywania rzeczywistych dodatnich klas. Jest to stosunek między przewidywanymi wartościami prawdziwie dodatnimi a tym, co zostało rzeczywiście oznaczone. Metryka kompletności pokazuje, ile z przewidywanych klas jest poprawnych.
Schemat
Schemat jest definiowany jako kombinacja intencji w projekcie. Projekt schematu jest kluczową częścią sukcesu projektu. Podczas tworzenia schematu należy zastanowić się, które intencje powinny zostać uwzględnione w projekcie
Dane szkoleniowe
Dane szkoleniowe to zestaw informacji potrzebnych do wytrenowania modelu.
Wypowiedź
Wypowiedź to dane wejściowe użytkownika, które są krótkim tekstem reprezentatywnym dla zdania w konwersacji. Jest to fraza języka naturalnego, taka jak "book 2 bilety do Seattle w najbliższy wtorek". Przykładowe wypowiedzi są dodawane do trenowania modelu, a model przewiduje nową wypowiedź w czasie wykonywania