目的と表現が追加され、AIモデルが高度になるにつれて、AIモデルのパフォーマンスを監視し、改善の必要な箇所を特定することが不可欠です。
AIモデルの強化に使用できるツールを多数提供しています。
最適化されたトレーニング
以下に、AIベースのツールを使用してAIを最適化するためのステップバイステップのガイドを提供します。これは、起動前と起動後に実行できる反復的なプロセスです。
ステップ1：新しい評価済みモデルを生成する
- AI > モデル > +新規モデル >「クロス検証を実行」> AIエージェントをトレーニングに移動します。
- これには数時間かかる場合があります。ステータスがキュー済み > 開始 > 終了と移行するので、いつ完了したかが分かります。
- ヒント：翌朝にトレーニングする場合は、夜に実行してください。
ステップ2：混同行列を参照
トレーニングセンター > 混同行列に移動します。「混同行列」と「問題のリスト」を使用して、どの目的が「混同」されているか、または他の目的と重複しているかを評価します。
中、高の目的については、表現の管理に移動して、混同の原因となっている表現を詳しく調べます。これらは黄色で強調表示されます。
次の点を確認してください。
- 両方の目的は適切に定義されているか？各目的の範囲は明確か？ヒント：目的の説明を使用して、目的の範囲を明確に説明します。
- この目的のトピックまたはその表現が、別の目的と重複していないか？目的が重複している場合、目的を統合することは理にかなっていますか？
- 目的には、それ自身に十分な表現があるか？メモ：目的の表現が多いほど、モデルの重み付けが大きくなります。そのため、目的が必要なときに認識されない場合は、十分なトレーニングデータが不足している可能性があります。
ステップ3：インパクトレポートからのトレーニング
- 新しいインパクトレポートを生成する手順：
- AI > インパクトレポート > +新規レポートに移動します。
- インポート済みのデータを使用する場合は「既存のメッセージから」を、追加データをインポートする場合は「CRMから」を選択します。
- 期間を指定します。選択した期間とメッセージ数によっては、10分から1時間かかります。
- 「ベンチマークモデル」を「現在のモデル」として設定 > 作成をクリックします。
- 新しいインパクトレポートを使用してトレーニングします。フィルターを使用して、トレーニングのターゲットを設定します。
ステップ3の完了後、評価済みモデルを再実行し、混同行列が改善されているかを確認できます。