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- Überblick
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- „Klassifizierer konfigurieren“-Assistent von Classify Document Scope
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- Dokumentklassifizierung – verwandte Aktivitäten
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- Andere out-of-the-box ML-Pakete
- Öffentliche Endpunkte
- Einschränkungen für den Datenverkehr
- OCR-Konfiguration
- Pipelines
- OCR-Dienste
- Unterstützte Sprachen
- Deep Learning
- Lizenzierung
Feinabstimmung
In AI Center lassen sich ML-Modelle auch mithilfe von Daten anpassen, die von einem Menschen mithilfe der Validation Station überprüft wurden.
Da Ihre RPA Workflow Dokumente mit einem vorhandenen ML-Modell verarbeitet, können einige Dokumente eine menschliche Validierung mithilfe der Aktivität Present Validation Station erfordern (verfügbar für „Attended Bots“ oder im Browser mithilfe von Orchestrator Action Center).
Die in der Validation Station generierten validierten Daten können mit der Aktivität Machine Learning Extractor Trainer exportiert und zur Feinabstimmung von ML-Modellen im AI Center verwendet werden.
Es wird nicht empfohlen, ML-Modelle von Grund auf (d. h. das ML-Paket von DocumentUnderstanding) mit Daten aus der Validation Station zu trainieren, es sei denn vorhandene ML-Modelle (einschließlich out-of-the-box Modelle) sollen fein abgestimmt werden.
Die detaillierten Schritte zur Feinabstimmung eines ML-Modells finden Sie im Abschnitt Importieren von Dokumenten der Document Manager-Dokumentation.
Weitere Informationen zum Erstellen eines Datasets für die Feinabstimmung finden Sie hier.