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Guide de l'utilisateur de Communications Mining
Last updated 7 nov. 2024

Entraînement à l'aide d'une confiance faible

Autorisations utilisateur requises : « Afficher les sources » ET « Réviser et annoter ».

La dernière étape clé dans Explorer consiste à entraîner en utilisant le mode « Faible confiance », qui vous montre les messages qui ne sont pas bien couverts par les prédictions de libellé informatives. Ces messages n'auront aucune prédiction ou n'auront que très peu de confiance pour les libellés que la plate-forme comprend comme étant informatifs.

Les «libellés d'information » sont ces libellés que la plate-forme comprend comme étant utiles en tant que libellés autonomes, en examinant la fréquence à laquelle ils sont attribués avec d'autres libellés.

Il s'agit d'une étape très importante pour améliorer la couverture globale de votre modèle. Si vous voyez des messages pour lesquels des libellés existants devraient être prédits, c'est un signe que vous devez effectuer davantage d'entraînement pour ces libellés. Si vous voyez des messages pertinents pour lesquels aucun libellé actuel n'est applicable, voussouhaiterez peut-être créer de nouveaux libellés pour les capturer.

Vous pouvez attribuer des libellés aux messages dans ce mode de la même manière que n'importe quel autre mode d'exploration.

Pour accéder à ce mode, utilisez le menu déroulant en haut à gauche de la page Explorer :

Menu déroulant pour accéder à l'accès « Faible confiance »

Quelle quantité d’entraînement dois-je faire pour cette étape ?

Ce mode vous présentera 20 messages à la fois, et vous devriez effectuer une quantité raisonnable d'entraînement dans ce mode, en parcourant plusieurs pages de messages et en appliquant les bons libellés, pour aider à augmenter la couverture du modèle (voir ici pour une explication détaillée de la couverture).

Le nombre total d'entraînements que vous devez effectuer dans le mode de confiance « Low confidence » dépendra de plusieurs facteurs :

  • Combien d’entraînements vous avez complétés dans Mélanger (Then) et Apprenez-en (Teach ) – plus vous entraînez d’entraînement dans Mélanger et Teach, plus votre ensemble d’entraînement devrait être un échantillon représentatif de l’ensemble de données dans son ensemble, et moins les messages pertinents devraient être dans « Confiance faible » (Low confidence) .
  • Le but de l'ensemble de données : si l'ensemble de données est destiné à être utilisé dans le cadre de l'automatisation et nécessite une couverture très élevée, vous devez effectuer une plus grande proportion d'entraînement dans la catégorie « Faible confiance » (Low confidence) pour identifier les différents incidents de pointe pour chaque étiquette.

Au minimum, vous devez viser à annoter cinq pages de messages dans ce mode. Plus tard, dans la phase d’ affinement , lorsque vous vérifierez votre couverture, vous constaterez peut-être que vous devez terminer plus d’entraînement dans « Base confiance » pour améliorer davantage votre couverture.

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