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  [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

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  다른 블록이 응답 합니다.

  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.

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  [머신러닝]머신러닝은 어떻게 사용하나요?

  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. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  [NEW ML+]블록을 머신러닝 대상에서 제외했는데, 여전히 머신러닝이 적용됩니다.

  머신러닝 대상 설정이 아닌 경우, 머신러닝 대상에서 제외하고 배포를 해야 합니다. '배포' 여부를 확인해주시길 바랍니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  [NEW ML+]다른 블록이 응답 합니다.

  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.

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  [NEW ML+]머신러닝과 지식 베이스가 어떻게 다른가요?

  ML+는 기계학습을 하며 등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭하는 방식으로 넓은 커버리지를 가집니다.

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  [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

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  [머신러닝]블록을 머신러닝 대상에서 제외했는데, 여전히 머신러닝이 적용됩니다.

  머신러닝 대상 설정의 경우, 머신러닝 대상에서 제외하고 '머신러닝 실행'을 해야 적용이 됩니다. '머신러닝 실행'과 '배포' 여부를 확인해주시길 바랍니다.

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  [NEW ML+]한 번 머신러닝을 시키면 다음부턴 알아서 학습하나요?

  봇 > 머신러닝에서 블록을 지속적으로 on 상태로 두고 패턴 발화를 추가하면 배포시마다 계속해서 학습을 진행합니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  [NEW ML+]머신러닝 발화 유사도가 무엇인가요?

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