Publié le: Apr 18, 2019
Amazon Comprehend prend en charge une variété de cas d’utilisation à l’aide de la classification personnalisée. Par exemple, vous pouvez créer des outils de classification permettant de classer vos retours d’informations clients par catégories, par exemple « fidélité », « ventes » ou « produits défectueux ». Amazon Comprehend vous épargne des tâches complexes de création de modèles de classification personnalisée. Il ne nécessite qu’un fichier CSV avec des étiquettes et un échantillon de texte.
Une matrice de confusion est un outil permettant de comprendre le fonctionnement de vos étiquettes, sur la base des données de formation fournies. Par exemple, si vous possédez deux étiquettes avec des contenus de formation similaires, le modèle de classification personnalisée peut ne pas faire la différence entre ces étiquettes. Cependant, avec la matrice de confusion, vous pouvez mettre l’accent sur la création d’un contenu de formation optimisé, ce qui permet de distinguer clairement une étiquette de l’autre.
Cliquez ici pour démarrer avec les modèles de classification personnalisée d’Amazon Comprehend, et ici pour en savoir plus sur l’utilisation d’une matrice de confusion dans le cadre de la formation de votre modèle.