게시된 날짜: Apr 18, 2019
Amazon Comprehend는 사용자 지정 분류와 관련된 다양한 사용 사례를 해결하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 분류자를 작성하여 일일 고객 피드백을 “충성도”, “매출” 또는 “제품 결함” 같은 범주로 정리할 수 있습니다. Amazon Comprehend를 사용하면 사용자 지정 분류 모델을 생성하는 복잡한 과정을 거칠 필요가 없이 레이블 및 텍스트 예시가 포함된 CSV 파일만 있으면 됩니다.
혼동 행렬은 제공한 교육 데이터를 토대로 레이블이 어떻게 수행되고 있는지를 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 교육 콘텐츠가 비슷한 레이블이 두 개 있는 경우 사용자 지정 분류 모델은 이러한 레이블을 명확하게 구분하지 못할 수 있습니다. 혼동 행렬을 사용하면 더 수준 높은 교육 콘텐츠를 생성하는 데 집중할 수 있으므로 각 레이블의 고유성이 개선됩니다.
여기서 Amazon Comprehend 사용자 지정 분류 모델의 사용을 시작하고 여기서 모델 교육의 일환으로 혼동 행렬을 사용하는 방법을 자세히 알아보십시오.