- Einleitung
- Einrichten Ihres Kontos
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Allgemeine Felder
- Beschriftungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Beschriftungshierarchie und Beschriftungsstimmung)
- Modelle
- Streams
- Modellbewertung
- Projekte
- Präzision
- Rückruf
- Nachrichten mit und ohne Anmerkungen
- Extraktionsfelder
- Quellen
- Taxonomien
- Training
- „True“ und „false“ positive und negative Vorhersagen
- Validierung
- Messages
- Zugriffskontrolle und Verwaltung
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen oder Löschen einer Datenquelle in der GUI
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Ein Dataset wird erstellt
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern der Dataset-Einstellungen
- Löschen einer Nachricht
- Löschen eines Datasets
- Exportieren eines Datasets
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Modelltraining und -wartung
- Grundlegendes zu Beschriftungen, allgemeinen Feldern und Metadaten
- Beschriftungshierarchie und Best Practices
- Vergleichen von Anwendungsfällen für Analyse und Automatisierung
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung
- Der Status des Datasets
- Best Practice für Modelltraining und Anmerkungen
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- Training von Chat- und Anrufdaten
- Grundlegendes zu Datenanforderungen
- Trainieren
- Einführung in Verfeinerung
- Erläuterungen zu Präzision und Rückruf
- Präzision und Rückruf
- So funktioniert die Validierung
- Verstehen und Verbessern der Modellleistung
- Gründe für die geringe durchschnittliche Beschriftungsgenauigkeit
- Training mit Beschriftung „Überprüfen“ und Beschriftung „Verpasst“.
- Training mit der Bezeichnung „Teach“ (Verfeinern)
- Training mit der Suche (verfeinern)
- Verstehen und Erhöhen der Abdeckung
- Verbesserung des Abgleichs und Verwendung des Abgleichs
- Wann das Training Ihres Modells beendet werden soll
- Verwenden von allgemeinen Feldern
- Generative Extraktion
- Verwenden von Analyse und Überwachung
- Automations and Communications Mining™
- Entwickler (Developer)
- Einleitung
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- Zusammenfassung
- Quellen
- Datasets
- Anmerkungen
- Anhänge (Attachments)
- Vorhersagen
- Erstellen Sie einen Stream
- Aktualisieren Sie einen Stream
- Rufen Sie einen Stream nach Namen ab
- Rufen Sie alle Streams ab
- Löschen Sie einen Stream
- Ergebnisse aus Stream abrufen
- Kommentare aus einem Stream abrufen (Legacy)
- Bringen Sie einen Stream vor
- Einen Stream zurücksetzen
- Kennzeichnen Sie eine Ausnahme
- Entfernen Sie das Tag einer Ausnahme
- Prüfungsereignisse
- Alle Benutzer abrufen
- Exchange Integration mit einem Azure-Dienstbenutzer
- Exchange-Integration mit der Azure-Anwendungsauthentifizierung
- Exchange-Integration mit Azure Application Authentication und Graph
- Abrufen von Daten für Tableau mit Python
- Elasticsearch-Integration
- Selbst gehostete Exchange-Integration
- UiPath® Automatisierungs-Framework
- UiPath® Marketplace-Aktivitäten
- Offizielle UiPath®-Aktivitäten
- Wie Maschinen lernen, Wörter zu verstehen: eine Anleitung zu Einbettungen in NLP
- Eingabeaufforderungsbasiertes Lernen mit Transformers
- Ef Robots II: Wissensdegesterration und Feinabstimmung
- Effiziente Transformer I: Warnmechanismen
- Tief hierarchische, nicht überwachte Absichtsmodellierung: Nutzen ohne Trainingsdaten
- Beheben von Anmerkungsverzerrungen mit Communications Mining™
- Aktives Lernen: Bessere ML-Modelle in weniger Zeit
- Auf Zahlen kommt es an – Bewertung der Modellleistung mit Metriken
- Darum ist Modellvalidierung wichtig
- Vergleich von Communications Mining™ und Google AutoML für Conversation Data Intelligence
- Lizenzierung
- Aktivieren von Communications Mining™
- Unified Pricing
- Flex-Tarif
- Häufige Fragen und mehr

Communications Mining-Benutzerhandbuch
- Für den Plan ohne festgelegte Preise:
- Sie haben eine Enterprise-, Standard- oder Basic+ Automation Cloud-Lizenz.
- Ihre Automation Cloud-Organisation verfügt über verfügbare Einheiten, das ist mehr als null.
Hinweis:Wenn Sie derzeit keine Enterprise- oder Standard-Lizenz haben, wenden Sie sich an Ihren Account Manager, um Informationen zu verfügbaren Enterprise- oder Standard-Testversionen zu erhalten.
Wenn Sie eine Enterprise-, Standard- oder Basic+-Lizenz haben, aber keine Einheiten verfügbar sind, wenden Sie sich an Ihren Account Manager, um welche zu erwerben.
- Für den Flex-Plan:
- Sie verfügen über eine Enterprise Automation Cloud-Lizenz.
- Ihre Automation Cloud-Organisation verfügt über verfügbare Einheiten, das ist mehr als null.
-
Hinweis:
Wenn Sie derzeit keine Enterprise-Lizenz haben, wenden Sie sich an Ihren Account Manager, um Informationen zu verfügbaren Enterprise-Testversionen zu erhalten.
Wenn Sie über eine Enterprise-Lizenz, aber keine Einheiten verfügen, wenden Sie sich an Ihren Account Manager, um eine zu erwerben.
- Wechseln Sie zum Navigationsmenü der Automation Cloud und wählen Sie Administrator aus.
- Wählen Sie Lizenzen aus.
- Wählen Sie die Registerkarte Verbrauchsmaterialien aus.
- Überprüfen Sie die verfügbaren Einheiten im Abschnitt Platform Units oder AI Units .
Nr. | Aufgabe | Verantwortliche Rolle(n) |
1 | Erhalten Sie über die Automation Cloud Zugriff auf die Plattform. | Organisationsadministrator in Automation Cloud |
2 | Aktivieren Sie ixP als Dienst auf einem Automation Cloud Mandanten. | Alle Benutzer, die Zugriff benötigen |
3 | Erstellen Sie optional einen Communications Mining-Projekttyp in ixP. | Organisationsadministrator in Automation Cloud |
4 | Fügen Sie optional geeignete Benutzer zu diesem Projekt hinzu und geben Sie deren Berechtigungen an. | Organisationsadministrator in Automation Cloud |
Sobald Sie diese Schritte abgeschlossen haben, kann ein Administrator die Datenquelle(n) hinzufügen und das Dataset in Communications Mining erstellen. Dann können Sie mit dem Training Ihres Modells beginnen.