- Erste Schritte
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Entitäten
- Bezeichnungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Hierarchie usw.)
- Modelle
- Streams
- Modellbewertung
- Projekte
- Präzision
- Rückruf
- Überprüfte und nicht überprüfte Nachrichten
- Quellen
- Taxonomien
- Training
- „True“ und „false“ positive und negative Vorhersagen
- Validierung
- Messages
- Verwaltung
- Kontoverwaltung (Zugriff über Automation Cloud)
- Kontoverwaltung (Legacy-Zugriff)
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen Sie eine Datenquelle in der GUI
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Ein neues Dataset erstellen
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern Sie die Einstellungen eines Datasets
- Löschen Sie Nachrichten über die Benutzeroberfläche
- Löschen Sie ein Dataset
- Exportieren Sie ein Dataset
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Modelltraining und -wartung
- Verstehen von Bezeichnungen, Entitäten und Metadaten
- Bezeichnungshierarchie und bewährte Methode
- Definieren Ihrer Taxonomieziele
- Analyse- vs. Automatisierungsanwendungsfälle
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Erstellen Ihrer Taxonomiestruktur
- Best Practices für den Taxonomieentwurf
- Ihre Taxonomie wird importiert
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung (NEU)
- Verstehen des Status Ihres Datasets
- Best Practice für Modelltraining und Beschriftung
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- Trainieren
- Einführung zu „Verfeinern“
- Erläuterungen zu Präzision und Rückruf
- Präzision und Rückruf
- Wie funktioniert die Validierung?
- Verstehen und Verbessern der Modellleistung
- Warum kann eine Bezeichnung eine geringe durchschnittliche Genauigkeit haben?
- Training mit „Bezeichnung überprüfen“ und „Bezeichnung fehlen“
- Training mit der Bezeichnung „Teach“ (Verfeinern)
- Training mit der Suche (verfeinern)
- Verstehen und Erhöhen der Abdeckung
- Verbesserung des Ausgleichs und Verwendung von „Neuausgleich“
- Wann das Training Ihres Modells beendet werden soll
- Definieren und Einrichten Ihrer Entitäten
- Grundlegendes zu Entitäten
- Welche vortrainierten Entitäten sind verfügbar?
- Aktivieren, Deaktivieren, Aktualisieren und Erstellen von Entitäten
- Entitätsfilterung
- Überprüfen und Anwenden von Entitäten
- Validierung für Entitäten
- Verbesserung der Entitätsleistung
- Erstellen von benutzerdefinierten Regex-Entitäten
- Verwenden von Analytics & Monitoring
- Automatisierungs- und Communications Mining
- Häufige Fragen und mehr
Kontoverwaltung (Zugriff über Automation Cloud)
Sobald ein Administrator von Communications Mining ein Benutzerprofil für Sie erstellt hat, können Sie auf die Plattform zugreifen, indem Sie sich bei Automation Cloud anmelden und den Communications Mining -Dienst in der linken Symbolleiste auswählen.
Sie müssen keinen separaten Benutzernamen oder Kennwort für Communications Mining eingeben, nachdem Sie sich bei der Automation Cloud angemeldet haben, da Sie über SSO auf das Produkt zugreifen können.
Die Plattform unterstützt nur moderne Browser wie Google Chrome, Firefox, Safari und Microsoft Edge. Es ist optimiert, um mit den neuesten Versionen dieser Browser am besten zu funktionieren. Halten Sie Ihre Versionen also auf dem neuesten Stand.
Da Ihr Communications Mining-Konto als Dienst mit einem Mandanten in UiPath verknüpft ist, müssen Sie dies über die Automation Cloud tun, wenn Sie Ihr Konto verwalten müssen (z. B.: Zurücksetzen des Kennworts, Ändern des Kennworts usw.).
