Criar um modelo de codificação preditiva (pré-visualização)

Cuidado

A Microsoft retirou todas as experiências clássicas de Deteção de Dados Eletrónicos a 31 de agosto de 2025. Esta descontinuação inclui a Pesquisa de Conteúdos clássica, a Deteção de Dados Eletrónicos clássica (Standard) e a Deteção de Dados Eletrónicos clássica (Premium).

A documentação de orientação neste artigo aplica-se apenas a organizações alojadas no Microsoft 365 operado pela 21Vianet (China). Se a sua organização não estiver alojada na 21Vianet, utilize a documentação de orientação para a nova experiência de Deteção de Dados Eletrónicos no portal do Microsoft Purview.

O primeiro passo na utilização das capacidades de machine learning da codificação preditiva na Deteção de Dados Eletrónicos (Premium) é criar um modelo de codificação preditiva. Depois de criar um modelo, pode treiná-lo para identificar os conteúdos relevantes e não relevantes num conjunto de revisão.

Para rever o fluxo de trabalho de codificação preditiva, veja Saiba mais sobre a codificação preditiva na Deteção de Dados Eletrónicos (Premium)

Antes de criar um modelo

• Tem de existir um mínimo de 2000 itens num conjunto de revisões para criar um modelo de codificação preditiva.
• Certifique-se de que consolida todas as coleções no conjunto de revisões antes de criar um modelo. Os itens adicionados a um conjunto de revisão após a criação do modelo não serão processados e atribuídas uma classificação de predição gerada pelo modelo.
• Qualquer item no conjunto de revisão que não contenha texto não será processado pelo modelo nem atribuído uma classificação de predição. Os itens com texto serão incluídos no conjunto de controlo ou num conjunto de preparação.

Criar um modelo

1. No portal do Microsoft Purview, abra um caso de Deteção de Dados Eletrónicos (Premium) e, em seguida, selecione o separador Conjuntos de revisão .

2. Abra um conjunto de revisões e, em seguida,selecione Gerir codificação preditiva (pré-visualização) da Análise>.

   

3. Na página Modelos de codificação preditiva (pré-visualização), selecione Novo modelo.

4. Na página de lista de opções, escreva um nome para o modelo e uma descrição opcional.

5. Opcionalmente, pode configurar definições avançadas (ao selecionar Opções avançadas na página de lista de opções) relacionadas com o nível de confiança e a margem de erro. Estas definições afetam o número de itens incluídos no conjunto de controlo. O conjunto de controlo é utilizado durante o processo de preparação para avaliar as classificações de predição que o modelo atribui aos itens com a etiquetagem que efetua durante as rondas de preparação. Se a sua organização tiver diretrizes sobre o nível de confiança e a margem de erro para revisão do documento, especifique-as nas caixas adequadas. Caso contrário, utilize as predefinições.

6. Selecione Guardar para criar o modelo.

   O sistema demora alguns minutos a preparar o modelo. Depois de estar pronto, pode realizar a primeira ronda de preparação.

O que acontece depois de criar um modelo

Depois de criar um modelo, os seguintes itens ocorrem em segundo plano durante a criação e preparação do modelo:

• O sistema calcula o número de itens do conjunto de controlo. Este tamanho baseia-se no número de itens no conjunto de revisão e nas definições do nível de confiança e na margem de erro. Os itens do conjunto de controlo são selecionados aleatoriamente e designados como itens do conjunto de controlo. O sistema inclui 10 itens do conjunto de controlo na primeira ronda de preparação.
• O sistema seleciona aleatoriamente 40 itens do conjunto de revisão a incluir no conjunto de preparação para a primeira ronda de preparação. Por conseguinte, a primeira ronda de preparação inclui 50 itens para etiquetagem: 40 itens do conjunto de preparação e 10 itens do conjunto de controlo.

Próximas etapas

Depois de criar um modelo para um conjunto de revisão, o próximo passo é realizar rondas de preparação para "ensinar" o modelo a identificar conteúdos relevantes para a sua investigação. Para obter mais informações, veja Preparar um modelo de codificação preditiva.