Näidisandmete kasutamine kategooria klassifitseerimiseks
Alustage kategooriate klassifitseerimise uurimist AI Builder , kasutades näidisandmeid kategooria klassifitseerimismudeli koostamiseks ja treenimiseks. Näidisandmed kasutavad haigla klientide tagasisidet. Eesmärk on koolitada mudelit, mis suudab ennustada äsja saadud tagasiside kategooriat. See mudel võib aidata haigla administraatoril vabastada aega patsientide tagasiside kategoriseerimisest, jättes rohkem aega selle järgi tegutsemiseks ja patsientidele parema kogemuse pakkumiseks.
Märkus.
Need näidisandmed lisatakse teie keskkonda automaatselt, kui lubate andmebaasi loomisel sätte Juuruta näidisrakendused ja andmed .
Andmetega keskkonna häälestamine
Laadige alla AIBuilder_Lab.zip, mis sisaldab kategooria klassifikatsiooni näidisandmeid.
Märkus.
AIBuilder_Lab.zip-fail sisaldab lisaks mõnele praktilisele laborile ka näidisfaile teiste AI Builder mudelitüüpidega töötamiseks, mille kohta saate lisateavet AI Builder. ZIP-faili sisu kohta lisateabe saamiseks vaadake ZIP-failis sisalduvat readme.txt-faili .
Importige AIBuildetTextSample_1_0_0 lahendus oma Microsoft Power Platform keskkonda. Lisateavet leiate teemast Lahenduste importimine, värskendamine ja eksportimine.
Minge laborifailides kausta Laboriandmed/teksti klassifikatsioon ja laadige seejärel pai_healthcare_feedbacks andmed üles.
Loo oma mudel
Minge järgukuvale AI Builder ja valige Kategooria klassifikatsioon.
Sisestage nimi ja seejärel looge oma mudel.
Valige käsk Vali tekst, valige tabel healthcare_feedback ja seejärel valige tekstiveerg .
Valige Vali veerg, vaadake sildistatud teksti eelvaadet ja seejärel valige Edasi.
Valige käsk Vali sildid ja seejärel valige veerg sildid .
Valige käsk Vali veerg, veenduge, et valitud on õige eraldaja (koma), ja seejärel valige Edasi .
Vaadake tekst ja sildid üle ning valige Edasi.
Valige tekstikeeleks inglise keel ja seejärel valige Edasi.
Vaadake üle mudeli kokkuvõte ja seejärel valige Treeni oma mudeli treenimiseks.