機械翻訳について

機械学習モデルのデータのフィルタ

重複リクエストおよび非アクティブなリクエストは、予測の品質に悪影響を及ぼします。

Ifデータを機械学習APIに送る前にクリーン・アップするには、データ取込みの除外ルールを作成します。 これらのルールは、重複データまたは非アクティブなデータをフィルタで除外するため、ML model.

による取込みから除外されます

1. 「設定と保守」作業領域で、次の項目に移動します。
   • オファリング: サービス
   • 機能領域: 通信チャネル
   • タスク: 電子メールの構成、登録および検証の管理
2. インバウンドEメール構成および検証ページで、SR分類領域にナビゲートします。
3. 取込み除外ルール領域で、「追加」をクリックします。
4. 「オブジェクト」フィールドで、次のいずれかを選択: サービス・リクエスト、内部サービス・リクエスト、またはHRヘルプ・デスク・リクエスト。
5. 「属性」フィールドで、データをフィルタする基準となるオブジェクト属性を選択します。
6. 「演算子」フィールドで、作成するルールに応じて、適切な演算子(「次を含む」、「次と等しい」、「NULLでない」など)を選択します。
7. 「値」フィールドで、除外ルールの値を指定します。
   次に例を示します。

   • WhatsAppからのメッセージによって作成されたリクエスト: ここで、属性として「チャネル・タイプ」、演算子として「次と等しい」または「次を含む」、値としてWhatsAppを選択できます。
   • 電子メール・パターンにテストが含まれるユーザーによって作成されたリクエスト: これらのリクエストはテスト・データになるため、MLモデルのトレーニングでは考慮されません。
8. 「保存」をクリックします。