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  1. 머신러닝은 사용하기 위해서는 봇에 2개 이상의 블록을 가져야 하며, 블록당 1개 이상의 패턴 발화 20개 이상의 머신러닝 발화를 입력해야 합니다.

    해당 조건을 충족시키면 머신러닝 실행을 할 수 있습니다.


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  2. 패턴 발화는 동일한 발화나 입력된 패턴에만 블록을 매칭하지만 머신러닝은 학습을 통해 문장의 의미를 파악하기 때문에 패턴 발화보다 더 넓은 적용 범위를 가집니다.


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  3. 패턴 발화는 입력된 발화와 동일한 문장이거나 동일한 패턴일 경우에만 블록을 매칭합니다.

    하지만 머신러닝은 기계학습을 통하여 넓은 커버리지를 가지며, 입력하지 않았지만 학습된 발화와 유사한 발화에 대해서도 블록을 매칭합니다.


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  4. 머신러닝은 블록당 20개 이상의 머신러닝 발화를 입력하여 기계학습을 하며, 넓은 커버리지를 가집니다. 반면, 지식 베이스는 Q&A형식의 데이터로 손쉽게 제작할 수 있지만 머신러닝에 비해서는 좁은 커버리지를 가집니다.


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  5. 스킬사용시 폴백블록에 스킬을 연결하실 경우, 전달되는 페이로드로 사용자발화 (utterance) 값을 확인하실 수 있습니다.
    봇 응답으로 '스킬데이터 사용'을 선택하여 사용자 발화에 따라 유동적으로 봇 응답 구성이 가능합니다.
  6. 의도 하셨던 블록이 아닌 다른 블록이 응답될 때 아래 내용을 체크하여 주시기 바랍니다.

    1. 배포 여부 : 블록을 수정하고 배포를 하지 않았다면 기존 답변이 노출될 수 있습니다.
    2. 의도한 응답의 블록에 패턴발화가 잘 입력 되어 있는지 확인합니다.
    3. 타 블록에 엔티티로 중복 등록 되었는지 확인합니다. 타블록에 등록 되어 있으면 봇의 이해에 혼선이 생깁니다.
    4. 의도하지 않은 블록에 머신러닝 학습으로 유사 발화가 학습처리 되어 있는지 확인합니다.
  7. 더이상 ML+ 기능을 쓰고 싶지 않은 경우, '머신러닝' 메뉴에서 머신러닝 상태를 '사용중'에서 '미사용'으로 변경해주시기 바랍니다.


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  8. 머신러닝 대상 설정이 아닌 경우, 머신러닝 대상에서 제외하고 배포를 해야 합니다.
    '배포' 여부를 확인해주시길 바랍니다.


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  9. 봇 > 머신러닝에서 블록을 지속적으로 on 상태로 두고 패턴 발화를 추가하면 배포시마다 계속해서 학습을 진행합니다.


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  10. 머신러닝 성능에 대한 검증 지표는 제공하고 있지 않고 있습니다. 머신러닝 실행 후, 테스트셋을 준비하여 테스트하시기를 권고하고 있습니다.


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