サンプル データを使用してカテゴリ分類を行う
サンプル データを使用してカテゴリ分類モデルを構築してトレーニングすることで、AI Builder カテゴリ分類の概要を確認します。 サンプル データは、病院に対する来院者からのフィードバックを使用しています。 目標は、新たに受け取ったフィードバックのカテゴリを予測できるモデルをトレーニングすることです。 このモデルを使用すると、病院の管理者が患者のフィードバックを分類する手間が省け、患者に対してより良い経験を提供することができます。
Note
このサンプル データは、データベースの作成時に [サンプル アプリおよびデータの展開] 設定を有効にすると、環境に自動的に追加できます。
データを使用して環境を設定する
カテゴリ分類のサンプル データが含まれる AIBuilder_Lab.zip ファイルをダウンロードします。
Note
AIBuilder_Lab.zip ファイルには、他の種類の AI Builder モデルで操作するためのサンプル ファイルと、AI Builder の詳細を学習するために使用できるいくつかのハンズオン ラボも含まれています。 zip ファイルの内容の詳細については、zip ファイルに含まれている readme.txt ファイルを参照してください。
AIBuildetTextSample_1_0_0 ソリューションを Microsoft Power Platform 環境にインポートします。 詳細については ソリューションのインポート、更新およびエクスポート を参照してください。
ラボ ファイル内のラボ データ/テキスト分類フォルダーに移動し、pai_healthcare_feedbacks からデータをアップロードします。
モデルを作成する
AI Builder ビルド画面に移動し、カテゴリ分類 を選択します。
名前を入力し、モデルを作成します。
テキストを選択 を選択し、healthcare_feedback テーブルを選択して、テキスト 列を選択します。
列を選択 を選択して、タグ付けされたテキストをプレビューしてから、次へ を選択します。
タグを選択 を選択してから、タグ 列を選択します。
列を選択 を選択して、正しい区切り文字 (コンマ) が選択されていることを確認してから、次へ を選択します。
テキストとタグを確認してから、次へを選択します。
テキスト言語として英語を選択して、次を選択します。
モデルの概要を確認してから、トレーニング を選択してモデルをトレーニングします。