- 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
- Häufige Fragen und mehr

Communications Mining-Benutzerhandbuch
Trainieren
linkÜberblick
linkDie Hauptseite auf der Registerkarte Trainieren enthält nützliche Informationen über das bisher durchgeführte Training, die Leistung des Modells und eine Liste der priorisierten nächstbesten Trainingsaktionen. Diese funktioniert ähnlich wie die Seite Validierung . Es handelt sich um eine vollständig geführte Beschriftungstrainingsumgebung.
Zeigen Sie mit der Maus auf die Fortschrittsbereiche der Anmerkung, um zusätzliche Leistungsinformationen und zugrunde liegende Mitwirkende anzuzeigen. Im folgenden Beispiel können Sie die zusätzlichen Leistungsinformationen überprüfen, sobald die grundlegenden Trainingsaktionen abgeschlossen sind:
Training einer Aktion
linkUm eine Aktion zu trainieren, gehen Sie wie folgt vor:
- Wählen Sie auf der Registerkarte Trainieren eine Trainingsaktion aus, z. B. Zufällige Nachrichten mit Anmerkungen versehen, um zur entsprechenden Schnittstelle für den Trainingsbatch zu wechseln.
Je nach empfohlener Aktion beträgt die Anzahl der Meldungen oder Meldungscluster im Batch 10, kann jedoch variieren.
- Wenden Sie die Beschriftungen und allgemeinen Felder auf die Nachrichten auf dem Bildschirm an.
- Wählen Sie Fertig aus.
- Wählen Sie im Seitenbereich Weiter aus , um zur nächsten Nachricht oder zum nächsten Cluster zu wechseln.
- Am Ende des Batches sehen Sie eine Zusammenfassung der Trainingsaktionen, die Sie durchgeführt haben.
- Um Ihre nächste Sitzung auszuwählen, wählen Sie eine andere empfohlene Aktion.
Wenn Sie lieber ohne Anleitung der Plattform trainieren möchten, können Sie das Umschaltsymbol Geführt deaktivieren und auswählen, welche Sitzungen abgeschlossen werden sollen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Training ohne aktivierte Anleitung für Beschriftungen.
Auswirkungen des Trainings auf den Modelltrainingsprozess
linkDie Seite Trainieren wird der zentrale Ort für die Durchführung Ihres gesamten Modelltrainings von Anfang bis Ende sein. Derzeit ist Trainieren ein Add-on zu den vorhandenen Funktionen, d. h. Sie können alle gewohnten Funktionen im aktuellen Zustand verwenden und Modelle wie gewohnt trainieren.
Es wird empfohlen, Trainieren für ein geführtes Beschriftungstraining zu verwenden und Ihrem UiPath®-Kontomanager Feedback zu geben, wenn Probleme oder Herausforderungen auftreten.
Beschriftungstraining
Trainingsbeschriftungen auf der Registerkarte Trainieren :
- Unterstützt Sie ab dem Moment, in dem Sie ein Dataset erstellen, mit den nächstbesten Aktionen, um Ihr Beschriftungstraining voranzutreiben. Dazu gehört das Hochladen einer Taxonomie, bevor Sie mit dem Training beginnen.
- Führt Sie durch die üblichen Schritte für den Modelltrainingsprozess, mit Ausnahme der Empfehlung zur Suche:
- Für einen effektiven Trainingsmodus verwenden Sie die Aktion Suchen sparsam, um dem Modell einen begrenzten Satz von ersten Beispielen für Beschriftungen zur Verfügung zu stellen, die noch nicht über genügend Trainingsdaten verfügen. Um diese Aktion zu verwenden, wechseln Sie zu Discover, Explore oder deaktivieren Sie vorübergehend die Anleitung in Trainieren. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Training ohne aktivierte Anleitung für Beschriftungen.
- Bietet auf der Hauptseite und durch entsprechende Empfehlungen ein Feedback zur Leistung. Wenn Sie detailliertes Feedback zur Modellleistung benötigen, gehen Sie zur Seite Validierung .
Allgemeines Feldtraining
Schalten Sie zwischen Trainingsbezeichnungen und allgemeinen Feldern auf der Registerkarte „Training“ um, wenn in Ihrem Dataset allgemeine Felder aktiviert sind.
Training von allgemeinen Feldern in Trainieren:
- Unterstützt Sie ab dem Moment, in dem Sie ein Dataset erstellen, mit den nächstbesten Aktionen, um Ihr allgemeines Feldtraining voranzutreiben.
- Führt Sie durch die üblichen Schritte zum Training von allgemeinen Feldern während des Modelltrainingsprozesses.
- Bietet auf der Hauptseite und durch entsprechende Empfehlungen ein Feedback zur Leistung. Wenn Sie ein detailliertes Feedback zur Leistung des allgemeinen Felds benötigen, wechseln Sie zur Registerkarte Validierung und dann zum allgemeinen Feld Validierung.
- Wenn die Plattform zu Beginn des Modelltrainingsprozesses nicht über genügend Beispiele für allgemeine Felder verfügt, um zu lernen, wird standardmäßig Mischen empfohlen. Sobald Sie genügend Beispiele angegeben haben, wird ein gezielteres Training für bestimmte allgemeine Felder empfohlen.
Die Verwendung von „Training ohne Anleitung“ ist für Beschriftungen aktiviert
linkStandardmäßig ist die Plattformanleitung für die Seite „Training“ aktiviert, da dies unsere Empfehlung ist.
Wenn Sie ein sicherer Modelltrainer sind und die Aktionen, die Sie bereits ausführen möchten, kennen, können Sie die Anleitung mit dem Umschalter oben rechts auf der Seite deaktivieren:
Die Plattform hebt weiterhin die Phase hervor, die als am besten geeignet erachtet wird. Sie finden die üblichen Trainingsaktionen in jeder Phase und können nach Bedarf bestimmte Bezeichnungen anvisieren. Überprüfen Sie das folgende Bild: