Exporte um modelo de classificação de tópico treinado

[Garabujo7]

Pegado do giphy.com

Depois de criar e treinar nosso modelo para identificar tópicos dentro dos dados que temos, a próxima etapa é usar esse modelo treinado para atribuir tópicos a novos dados que recebemos e, assim, evitar executar todo o processo de preparação e treinamento novamente. consumiria mais tempo e recursos.

 

A imagem acima é o processo completo de identificação do tópico.

Como podemos torná-lo mais eficiente?

Exportar modelo treinado

* A versão 2021.2 do Intelligence Suite incluiu a capacidade de exportar o modelo de classificação de tópicos treinados.

Assim que tivermos um modelo que atenda às nossas necessidades, podemos exportá-lo e usá-lo para atribuir tópicos a novas informações.

A primeira etapa para fazer isso é colocar uma saída de dados na âncora M do bloco analítico Modelagem de Tópicos.

Lá, selecionamos o formato de saída como Banco de dados Alteryx (* .yxdb). Desta forma, o modelo treinado será exportado e podemos usá-lo para atribuir tópicos com base nos dados que usamos para treiná-lo.

Com o modelo treinado, podemos usá-lo em um novo fluxo.

Colocamos os novos dados que queremos classificar e o modelo que exportamos.

* É importante que os campos que usaremos tenham exatamente os mesmos nomes do modelo que treinamos originalmente.

Para se qualificar, usaremos o bloco de previsão analítica encontrado na guia Aprendizado de Máquina.

Conectamos o modelo treinado à entrada M (modelo) e os dados à entrada (D).

É importante adicionar o pré-processamento de texto primeiro para preparar os dados corretamente.

E é isso, ao executar o fluxo ele vai atribuir um tópico a cada dado.

Desta forma, otimizaremos o tempo de execução e podemos utilizá-lo para categorizar novos dados facilmente.

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