- Überblick
- Erste Schritte
- Erstellen von Modellen
- Verbrauchen von Modellen
- ML-Pakete
- 1040 – ML-Paket
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- 1040 Anlage D – ML-Paket
- 1040 Anlage E – ML-Paket
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- Bank Statements – ML-Paket
- BillsOfLading – ML-Paket
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- Certificates of Origin – ML-Paket
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- I9 – ML-Paket
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- Rechnungen Hebräisch – ML-Paket
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- Invoices Shipping – ML-Paket
- Packing Lists – ML-Paket
- Gehaltsabrechnungen (Pay slips) – 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
- Öffentliche Endpunkte
- Unterstützte Sprachen
- Insights-Dashboards
- Daten und Sicherheit
- Lizenzierung
- Anleitungen zu …
Messung
Sie können den Gesamtstatus Ihres Projekts überprüfen und die Bereiche mit Verbesserungspotenzial im Abschnitt Messen überprüfen.
Die Hauptmetrik auf der Seite ist die gesamte Projektpunktzahl.
Diese Messung berücksichtigt die Klassifizierer- und Extraktorpunkzahlen für alle Dokumenttypen. Die Punktzahl jedes Faktors entspricht der Modellbewertung und kann unter Klassifizierungsmaßnahme bzw. Extraktionsmessung angezeigt werden.
- Schlecht (0–49)
- Durchschnitt (50–69)
- Gut (70–89)
- Ausgezeichnet (90–100)
Unabhängig von der Punktzahl des Modells müssen Sie je nach Projektbedarf entscheiden, wann Sie das Training beenden. Auch wenn ein Modell als exzellent eingestuft wird, bedeutet das nicht, dass es allen geschäftlichen Anforderungen gerecht wird.
Die Klassifizierungspunktzahl berücksichtigt die Leistung des Modells sowie die Größe und Qualität des Datasets.
- Faktoren: Gibt Empfehlungen zur Verbesserung der Leistung Ihres Modells an. Sie können Empfehlungen zur Dataset-Größe oder zur Leistung des trainierten Modells für jeden Dokumenttyp erhalten.
- Metriken: Liefert nützliche Metriken, wie die Anzahl der Trainings- und Testdokumente, Präzision, Genauigkeit, Rückrufe und F1-Punktzahl für jeden Dokumenttyp.
Die Extraktionspunktzahl berücksichtigt die Gesamtleistung des Modells sowie die Größe und Qualität des Datasets. Diese Ansicht ist in Dokumenttypen unterteilt. Sie können auch direkt zur Ansicht Anmerkung hinzufügen jedes Dokumenttyps wechseln, indem Sie auf Anmerkung hinzufügen klicken.
- Faktoren: Gibt Empfehlungen zur Verbesserung der Leistung Ihres Modells an. Sie können Empfehlungen zur Dataset-Größe (Anzahl der hochgeladenen Dokumente, Anzahl der mit Anmerkungen versehenen Dokumente) oder zur Leistung des trainierten Modells (Feldgenauigkeit) für den ausgewählten Dokumenttyp erhalten.
- Dataset: Enthält Informationen zu den Dokumenten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, die Gesamtzahl der importierten Seiten und die Gesamtzahl der beschrifteten Seiten.
- Metriken: Stellt nützliche Informationen und Metriken bereit, z. B. den Feldnamen, die Nummer des Trainingsstatus und die Genauigkeit für den ausgewählten Dokumenttyp. Sie können auch auf erweiterte Metriken für Ihre Extraktionsmodelle zugreifen, indem Sie die Schaltfläche Erweiterte Metriken herunterladen verwenden. Mit dieser Funktion können Sie eine Excel-Datei mit detaillierten Metriken und Modellergebnissen pro Batch herunterladen.
Die Registerkarte Dataset hilft Ihnen beim Erstellen effektiver Datasets, indem es Ihnen Feedback und Empfehlungen zu den Schritten gibt, die erforderlich sind, um eine hohe Genauigkeit des trainierten Modells zu erreichen.
In der Verwaltungsleiste sind drei Dataset-Statusebenen verfügbar:
- Rot – Weitere beschriftete Trainingsdaten erforderlich.
- Orange – Weitere beschriftete Trainingsdaten werden empfohlen.
- Grün – Die erforderliche Menge an beschrifteten Trainingsdaten ist erreicht.
Wenn in der Sitzung keine Felder erstellt werden, ist die Statusebene des Datasets grau.