- Überblick
- Erste Schritte
- Aktivitäten
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Aktivitäten (UiPath.IntelligentOCR.Activities)
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.Omnipage.Activities
- UiPath.PDF.Aktivitäten (UiPath.PDF.Activities)
- Insights-Dashboards
- Document Understanding-Prozess
- Schnellstart-Tutorials
- Framework-Komponenten
- ML-Pakete
- Überblick
- Document Understanding – ML-Paket
- DocumentClassifier – ML-Paket
- ML-Pakete mit OCR-Funktionen
- 1040 – ML-Paket
- 1040 Anlage C – ML-Paket
- 1040 Anlage D – ML-Paket
- 1040 Anlage E – ML-Paket
- 4506T – ML-Paket
- 990 – ML-Paket – Vorschau
- ACORD125 – ML-Paket
- ACORD126 – ML-Paket
- ACORD131 – ML-Paket
- ACORD140 – ML-Paket
- ACORD25 – ML-Paket
- Bank Statements – ML-Paket
- BillsOfLading – ML-Paket
- Gründungsurkunde – ML-Paket
- Ursprungszertifikat – ML-Paket
- Checks – ML-Paket
- Produktzertifikat für Kinder – ML-Paket
- CMS 1500 – ML-Paket
- EU-Konformitätserklärung – ML-Paket
- Financial Statements – ML-Paket
- FM1003 – ML-Paket
- I9 – ML-Paket
- ID Cards – ML-Paket
- Invoices – ML-Paket
- Invoices Australia - ML package
- Invoices China - ML package
- Invoices India - ML package
- Invoices Japan - ML package
- Rechnungen Versand – ML-Paket
- Packing Lists – ML-Paket
- Gehaltsabrechnungen – ML-Paket
- Passports – ML-Paket
- Purchase Orders – ML-Paket
- Receipts – ML-Paket
- RemittanceAdvices – ML-Paket
- UB04 – ML-Paket
- Utility Bills – ML-Paket
- Vehicle Titles – ML-Paket
- W2 – ML-Paket
- W9 – ML-Paket
- Andere out-of-the-box ML-Pakete
- Öffentliche Endpunkte
- Einschränkungen für den Datenverkehr
- OCR-Konfiguration
- Pipelines
- OCR-Dienste
- 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 Ihr RPA-Workflow Dokumente mit einem vorhandenen ML-Modell verarbeitet, können einige Dokumente eine menschliche Überprüfung mithilfe der Aktivität [Present Validation Station] (https://docs.uipath.com/activities/docs/present-validation-station) erfordern. Diese ist für Attended-Roboter oder im Browser mithilfe von Orchestrator Action Center verfügbar.
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.