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生成培训数据并使用亚马逊基岩培训分类模型

2025年3月27日 18:55 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了如何使用亚马逊基岩生成高质量的分类地面真相数据，这对于培训机器学习（ML）模型至关重要，在成本敏感的环境中。生成的AI解决方案可以通过简化多类分类监督学习用例来简化培训和测试数据创建，从而在模型开发阶段发挥宝贵的作用。我们深入研究了如何使用XML标签来构建提示并引导亚马逊基岩以高精度生成平衡的标签数据集的过程。我们还展示了一个现实世界中的示例，用于预测支持案例的根本原因类别。该用例可通过ML解决，可以使支持团队能够更好地了解客户需求并优化响应策略。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在这篇文章中，我们探讨了如何使用亚马逊基岩生成高质量的分类地面真相数据，这对于培训机器学习（ML）模型至关重要，在成本敏感的环境中。生成的AI解决方案可以通过简化多类分类监督学习用例来简化培训和测试数据创建，从而在模型开发阶段发挥宝贵的作用。我们深入研究了如何使用XML标签来构建提示并引导亚马逊基岩以高精度生成平衡的标签数据集的过程。我们还展示了一个现实世界中的示例，用于预测支持案例的根本原因类别。这种用例，可通过ML解决的用例，可以使支持团队更好地了解客户需求并优化响应策略。本文中所述的探索和方法论挑战探索和方法论解决了两个关键挑战：与生成基础真实数据集相关的成本，用于多类别分类案例的实现案例，可以使效率和综合数据构成型号的企业效果，并在范围内实现型号的效果，并在范围内实现型号的范围，以使其构成型号的范围，以使其构成型号的范围，以使其构成型号的范围，以探索型号的范围。现实世界中的用例。地面真相数据的生成昂贵，而耗时的真相注释必须准确且一致，通常需要大量的时间和专业知识，以确保数据集平衡，多样性且足够大，足以进行模型培训和测试。对于多类分类问题，例如支持案例根本原因分类，这项挑战使许多方面的任务说是预测客户支持案例的根本原因类别（客户教育，功能缺陷，软件缺陷，文档改进，安全意识和计费询问））。根据我们使用Autogluon提供的一流监督学习算法的实验，我们为每个分类器的培训数据集提供了3,000个样本量
型号 用例 大量的 生成 客户需求 安全意识 客户支持 根本原因 分类 样本量 数据集 机器学习 敏感的 多方面的 模型 相关的 支持 高精度 测试数据 开发阶段 根据 平衡的 询问 培训 高质量的 案例 方法论 类别 质量的 质量 范围 分类器