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• [챗봇 관리자센터][봇 관리하기][학습/분석]

  인사이트 사용자 세그먼트 설정은 무엇인가요?

  사용자 수를 조회할 사용자 세그먼트를 설정할 수 있습니다. 특정 기준으로 추출되지 않은 ‘전체 사용자’ 세그먼트가 기본으로 설정되어 있고, 최대 3개의 사용자 세그먼트를 추가할 수 있습니다. ‘세그먼트 추가’ 버튼을 클릭해서 추가할 사용자 세그먼트의 이름과 사용자 집단을 추출할 기준을 설정할 수 있습니다. 추가된 사용자 세그먼트의 ‘설정’ 버튼을 클릭해서 해당 사용자 세그먼트의 설정을 편집하거나 ‘제거’ 버튼을 클릭해서 해당 사용자 세그먼트를 제거할 수 있습니다. (기본으로 설정된 ‘전체 사용자’ 세그먼트는 ‘설정’과 ‘제거’를 할 수 없습니다.) ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  인사이트 사용자 세그먼트 개요는 무엇인가요?

  설정된 모든 사용자 세그먼트의 설정된 기간 동안의 일별 사용자 수를 그래프에서 확인할 수 있습니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 관리하기][학습/분석]

  인사이트 사용자 세그먼트 설정에서 사용자 집단을 추출하는 기준은 무엇인가요?

  .) - 방문 : 봇 생성일 이후 해당 날짜 이전에 사용자의 방문 여부 - 웰컴 및 Event 수신 : 해당 날짜에 웰컴 및 Event 수신만 하고 발화하지 않은 사용자를 제외 -

• [챗봇 관리자센터][봇 관리하기][학습/분석]

  인사이트 사용자 세그먼트 개요와 사용자 세그먼트 상세의 그래프와 도표에서 사용자 수와 비율이 나오지 않는 날짜가 있습니다.

  특정 날짜의 사용자 수가 공개 기준치 이하이면 사용자의 개인 정보 보호를 위해 해당 날짜의 사용자 수와 비율을 공개하지 않습니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [머신러닝]머신러닝이 무엇인가요?

  패턴 발화는 동일한 발화나 입력된 패턴에만 블록을 매칭하지만 머신러닝은 학습을 통해 문장의 의미를 파악하기 때문에 패턴 발화보다 더 넓은 적용 범위를 가집니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [NEW ML+]머신러닝이 무엇인가요?

  등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭하는 기계학습 방식입니다.사용자의 다양한 의도를 발화 유사도로 인텐트를 분류해내기 때문에 폴백 블록의 발생 비율도 줄어들게 됩니다. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [NEW ML+]머신러닝 발화 유사도가 무엇인가요?

  등록한 패턴 발화와 어느정도까지 유사한 발화가 인입되었을때 동일한 인텐트의 블록이 출력이 되는지를 측정하는 값입니다.

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [머신러닝]머신러닝 발화는 패턴발화와 다른가요?

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

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][봇 응답]

  채널 관리자센터의 1:1채팅 상담 상태인데 챗봇 블록이 나타납니다.

  만약 1:1채팅 도중 챗봇블록이 동작한 경우라면 사용자가 챗봇 모드로 사용중인데 채널 관리자센터에서 채널이 1:1채팅으로 사용자에게 대화를 보낸 경우 1:1채팅 상담과 챗봇 블록이

• [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

  [NEW ML+]머신러닝이 사용하고 있는 학습 모델은 무엇인가요?

  Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 약자로, 모든 출력 요소와 모든 입력 요소의 접속에 근거해 유사도가 동적으로 계산되는 딥러닝 모델입니다