- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Champs généraux (anciennement entités)
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie, etc.)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
- Projets
- Précision
- Rappel
- Messages examinés et non examinés
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Administration
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Créer un nouveau jeu de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modifier les paramètres d’un jeu de données
- Supprimer des messages via l'interface utilisateur
- Supprimer un jeu de données
- Supprimer une source
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie des libellés et bonnes pratiques
- Définition de vos objectifs de taxonomie
- Cas d'utilisation d'analyse vs d'automatisation
- Transformer vos objectifs en libellés
- Construire votre structure de taxonomie
- Meilleures pratiques de conception de taxonomie
- Importation de votre taxonomie
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative (New)
- Statut du jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de la classification par glisser-déposer
- Entraînement à l'aide de l'option Enseigner le libellé (Explore)
- Entraînement à l'aide d'une confiance faible
- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Réduction et réorganisation de votre taxonomie
- Introduction à affiner
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation ?
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Pourquoi un libellé peut-il avoir une précision moyenne faible ?
- Entraînement à l'aide du libellé Vérifier (Check label) et du libellé Manqué (Missed Label)
- Entraînement à l'aide du libellé En savoir plus (Affiner)
- Entraînement à l'aide de la recherche (affiner)
- Comprendre et augmenter la couverture
- Amélioration de l'équilibre et utilisation du rééquilibrage
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Utilisation de champs généraux
- Extraction générative
- Utilisation des analyses et de la surveillance
- Automatisations et Communications Mining
- Informations de licence
- FAQ et plus encore
Page Jeux de données
Autorisations utilisateur requises : Afficher les sources.
Page d'aperçu des jeux de données
Une fois connecté, vous pouvez accéder à la page Aperçu des jeux de données.
Vous pouvez également accéder à cette page à tout moment en cliquant sur le logo UiPath® Communications Mining™ en haut à gauche de votre page.
Depuis cette page, vous pouvez :
- Voir tous les jeux de données auxquels vous avez accès.
- Modifiez ou supprimez ces ensembles de données. Autorisations utilisateur requises : Administrateur de jeux de données.
- Accédez aux autres pages de la plate-forme.
Vous pouvez naviguer directement dans un ensemble de données en cliquant sur l'une des trois options (Explorer (Explore), Entraîner (Train) et Rapports (Reports)) répertoriées en dessous.
Lorsque vous consultez les ensembles de données auxquels vous avez accès, vous pouvez filtrer à l'aide du menu déroulant en fonction d'un projet spécifique dont vous êtes membre afin de restreindre le nombre d'ensembles de données affichés.
Vous pouvez également rechercher un ensemble de données spécifique par nom à l'aide de la barre de recherche.
Sélection d'un jeu de données
Chaque fiche d'ensemble de données vous donne des informations utiles sur l'ensemble de données :
Chaque carte de jeu de données fait référence :
- Le titre et la description du jeu de données
- Le projet vers lequel l'ensemble de données est lié et le nom de l'ensemble de données (projet/nom)
- Les sources connectées au jeu de données
- La famille de modèles (langue)
- Si l'analyse des sentiments est activée
- Lorsque le jeu de données a été modifié pour la dernière fois (et quand il a été créé lors du survol)
Sélectionnez Explorer ( Explore), Entraîner ( Train) et Rapports (Reports) sous la carte d'informations du jeu de données, pour accéder à ces pages.
Copier un jeu de données existant
- Sélectionnez l'option Dupliquer (Duplicate) si vous souhaitez copier un ensemble de données existant à partir d'un autre ensemble de données (cela sélectionnera automatiquement les mêmes sources et la même sélection de sentiments que cet ensemble de données)
-
Sélectionnez toutes les sources (supplémentaires) que vous souhaitez connecter à l'ensemble de données
Que signifie la copie d’un ensemble de données et pourquoi le faire ?
Lorsque vous créez un nouvel ensemble de données, vous pouvez choisir de créer essentiellement une copie carbone d'un ensemble de données préexistant. Cela signifie que vous copiez les mêmes sources, champs généraux, sélection de sentiments, libellés et exemples examinés que dans le jeu de données à partir duquel vous avez copié la taxonomie.
Vous pouvez ensuite travailler sur l'ensemble de données de copie (qui nécessitera un nom différent) et y apporter des modifications librement sans affecter l'original.
Il y a deux raisons principales pour lesquelles vous voulez procéder :
- Vous souhaitez apporter des modifications majeures à votre modèle, en termes de structure d'ensemble de données par exemple, et conserver l'ensemble de données d'origine au cas où vous voudriez y revenir
- Vous souhaitez utiliser le travail déjà effectué en annotant l'ensemble de données d'origine et créer un nouvel ensemble de données auquel vous pouvez ajouter des sources supplémentaires de nature similaire.
Page des paramètres du jeu de données
Ainsi que la page de vue d'ensemble des ensembles de données, chaque ensemble de données dispose de sa propre page de paramètres individuelle. Vous pouvez y accéder en cliquant sur l'ensemble de données et en allant dans « Paramètres ».
Une page de paramètres d'ensemble de données contient des informations utiles sur l'ensemble de données. Vous pouvez y effectuer diverses actions.
La page est divisée en trois onglets :
- Jeu de données : où vous pouvez mettre à jour les paramètres généraux du jeu de données, y compris le titre, la description et les sources.
- Taxonomy : où vous pouvez créer, lire, mettre à jour et supprimer des libellés ainsi que leurs descriptions, champs d’extraction, champs généraux et types de champs. Vous pouvez également télécharger la taxonomie des libellés dans son intégralité.
- Statistiques (Status) : où vous pouvez voir les statistiques d'annotation et les propriétés des métadonnées du message.