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- Insights-Dashboards
- Document Understanding-Prozess
- Schnellstart-Tutorials
- Framework-Komponenten
- Überblick
- Document Understanding-Aktivitäten
- Übersicht zur Dokumentklassifizierung
- „Klassifizierer konfigurieren“-Assistent von Classify Document Scope
- Intelligenter Schlüsselwortklassifizierer
- Schlüsselwortbasierte Classifier (Keyword Based Classifier)
- Machine Learning Classifier
- Generativer Klassifizierer
- Dokumentklassifizierung – verwandte Aktivitäten
- Datenverbrauch
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- ML-Pakete
- Überblick
- Document Understanding – ML-Paket
- DocumentClassifier – ML-Paket
- ML-Pakete mit OCR-Funktionen
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- Invoices Shipping – ML-Paket
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- Purchase Orders – ML-Paket
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- W2 – ML-Paket
- W9 – ML-Paket
- Andere out-of-the-box ML-Pakete
- Öffentliche Endpunkte
- Einschränkungen für den Datenverkehr
- OCR-Konfiguration
- Pipelines
- OCR-Dienste
- Unterstützte Sprachen
- Deep Learning
- Daten und Sicherheit
- Lizenzierung
Document Understanding-Benutzerhandbuch.
Training:
Training eines Modells von Grund auf, d. h. mit dem DocumentUnderstanding-ML-Paket im AI Center.
Erneutes Training:
Training mit einem vortrainierten Basismodell, d. h. mit einem der anderen ML-Pakete zur Dokumentextraktion im AI Center, etwa „Invoices“, „Receipts“, „Purchase Orders“ usw.
Automatisches erneutes Training:
Dies ist der Name einer Umgebungsvariablen, die beim Erstellen einer Pipeline im AI Center festgelegt werden kann. Sie ermöglicht es der Pipeline, automatisch das zuletzt exportierte Dataset für das Training zu verwenden. Diese Variable ist unabhängig davon, ob dieses Dataset Daten aus der Validation Station enthält oder nicht.
Feinabstimmung:
Training oder erneutes Training eines Modells mithilfe eines Datasets, der Daten aus der Validation Station enthält.
Automatische Feinabstimmung:
Verwendung der Umgebungsvariablenfunktion für automatisches erneutes Training für ein Modells mithilfe der Daten, die mithilfe der Funktion für den geplanten Export von Document Manager aus der Validation Station eingespeist werden.