- Primeros pasos
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- Campos generales (anteriormente entidades)
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía, etc.)
- Modelos
- Transmisiones
- Clasificación del modelo
- Proyectos
- Precisión
- Recordar
- Mensajes revisados y no revisados
- Fuentes
- Taxonomías
- Formación
- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Create or delete a data source in the GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Crear un nuevo conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración de un conjunto de datos
- Eliminar mensajes a través de la IU
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Uso de integraciones de Exchange
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Definición de los objetivos de taxonomía
- Casos de uso de análisis frente a automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Crear tu estructura de taxonomía
- Mejores prácticas de diseño de taxonomía
- Importar tu taxonomía
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa (NUEVO)
- Estado de Dastaset
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Comprender los requisitos de datos
- Entrenamiento
- Introducción a Refinar
- Explicación de la precisión y la recuperación
- Precisión y recuperación
- ¿Cómo funciona la validación?
- Comprender y mejorar el rendimiento del modelo
- ¿Por qué una etiqueta puede tener una precisión media baja?
- Entrenamiento utilizando la etiqueta Comprobar y la etiqueta Perdida
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
- Comprender y aumentar la cobertura
- Mejorar el equilibrio y utilizar Reequilibrar
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Uso de campos generales
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Información de licencia
- Preguntas frecuentes y más
Guía de usuario de Communications Mining
Role-Based Access Control
This section describes the Role-Based Access Control (RBAC) experience in Communications Mining™ .
Role-Based Access Control (RBAC) in Communications Mining™ is integrated with Automation Cloud’s AuthZ RBAC service. This integration allows you to assign roles within Communications Mining to user groups in Automation Cloud. For more details, read about accounts and groups and managing access in the Automation Cloud guide for more information.
If you integrate with Automation Cloud via Single Sign-On (SSO), you can manage permissions through user groups in Automation Cloud. These permissions can then be applied within Communications Mining, ensuring a seamless and consistent access control experience. Check out authentication in Automation Cloud in the Automation Cloud guide for more information.
When you provision project roles to groups, users in those groups will have access to any projects the groups are added to. This means they will see the data within those projects, which might not be appropriate for a large group of users, especially in regulated industries. Learn more about the data structure and permission hierarchy in Communications Mining.
We recommend segregating groups at relevant and appropriate access levels. For example, if only a limited set of users should access each project, create per-project groups to provision access to each project. Otherwise, unauthorized people might access the data.
If segregation is very important and no data should be shared with other teams, consider using a separate Automation Cloud tenant.
- UiPath Organization Admin: While this role is not specific to Communications Mining, Organization administrators in Automation Cloud can assign roles to anyone in Communications Mining.
- CM Service Admin: This role is the Communications Mining Service Administrator for the Tenant. CM Service Admins can create and delete projects, and perform tenant-level administration tasks. UiPath Organization administrators are automatically granted this role.
- CM Project Admin: This role allows you to manage a project, including users, integrations, sources, datasets, models, streams, and alerts. You cannot create or delete projects.
- CM Model Trainer: This role allows you to view a project, review and label data, update dataset settings, and pin model versions. You can create datasets but you cannot delete them.
- CM Developer: This role allows you to view a project, upload and export data, configure integrations, pin model versions, manage streams, and consume predictions from them. You cannot review and label data, nor create, update, or delete datasets and alerts.
- CM Analyst: This role allows you to view a project and create, update, and delete dashboards and alerts. You cannot import or export data, review and label data, modify or consume streams, or set up integrations.
- CM Viewer: This role allows you to view a project. You cannot create, update, or delete anything.
- Fuentes: ver fuentes
- Conjuntos de datos: ver etiquetas
- Transmisiones: ver transmisiones
- Integraciones: ver integraciones
- Alertas: ver alertas
For details on the specific roles available, and the permissions that they grant, check out User permissions explained. Permissions are not assigned individually to users. Instead, users are assigned roles, which provide a set of underlying permissions to perform certain actions.