- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Entités (Entities)
- 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
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Préparation des données en vue du téléchargement .CSV
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les entités 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)
- Comprendre le statut de votre jeu de données
- Meilleures pratiques d'entraînement et de labellisation des modèles
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de « Mélanger »
- Entraînement à l'aide d'« Ensemble des libellés » (Explore)
- Entraînement à l'aide de l'option 'Faible confiance'
- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Réduction et réorganisation de votre taxonomie
- Introduction à 'Raffiner'
- 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 de « Vérifier le libellé » et « Libellé manquant »
- 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 de « Rééquilibrer »
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Définition et configuration de vos entités
- Comprendre les entités
- Quelles sont les entités pré-entraînées disponibles ?
- Activation, désactivation, mise à jour et création d'entités
- Filtrage des entités
- Examiner et appliquer des entités
- Validation pour les entités
- Amélioration des performances de l'entité
- Création d'entités Regex personnalisées
- Utilisation des analyses de surveillance &
- Automatisations et Communications Mining
- FAQ et plus
Comprendre la structure des données et les autorisations
Au sein de la plate-forme, les données sont structurées et stockées de manière hiérarchique, qui comprend 3 composants principaux : sources de données, jeux de données, projets. Si vous êtes un utilisateur d'Automation Cloud, ces trois composants seront stockés dans votre/vos locataire(s). L'accès à chacun d'eux est contrôlé par des autorisations strictes.
Sources de données
Il s'agit de collections de données de communication brutes non labellisées d'un type similaire, par exemple tous les e-mails d'une boîte aux lettres partagée ou une collection de réponses à l'enquête NPS (voir ici pour plus de détails). Les sources de données individuelles peuvent être associées à 10 ensembles de données différents au maximum.
Jeux de données
Celles-ci comprennent 1 à 20 sources de données (de type similaire avec des objectifs similaires) et le « modèle » que vous créez lorsque vous entraînez la plate-forme pour comprendre les données de ces sources (voir ici pour plus de détails).
Projets
Une zone de stockage autorisée au sein de la plate-forme. Chaque jeu de données et source de données appartient à un projet spécifique, qui est désigné lors de leur création (voir Projets pour plus de détails).
Locataires (utilisateurs Automation Cloud uniquement)
Ceux-ci vous permettent de modéliser la structure de votre organisation en séparant vos flux d'entreprise et vos informations, comme dans les organisations réelles. Ce sont des conteneurs où vous pouvez organiser vos services et les gérer pour un groupe d'utilisateurs.
Par exemple, vous pouvez créer des locataires pour chacun de vos services et décider quels services vous souhaitez activer pour chacun, en fonction de leurs besoins. Dans chaque locataire, vous pouvez avoir une instance de chacun des services cloud.
Il est important de noter que vous ne pouvez pas promouvoir des modèles Communications Mining entre différents locataires UiPath Cloud (par exemple : promotion de Dev vers PROD).
Si vous ne pouvez déployer que dans PROD dans un environnement PROD, activez Communications Mining dans PROD. Cependant, si vous avez la flexibilité de déployer sur PROD à partir d'un autre environnement, vous pouvez demander à votre ou vos automatisations PROD d'appeler la plate-forme à partir du locataire dans lequel elle se trouve (par exemple : QA/Dev).
Autorisations
Ceux-ci sont par utilisateur et spécifiques à chaque projet auquel un utilisateur appartient. Elles peuvent fournir l'accès aux données sensibles et, selon l'autorisation, permettre aux utilisateurs d'effectuer une gamme d'actions différentes dans la plate-forme (voir ici pour plus de détails).
Vue d'ensemble (Overview)
Si vous êtes un utilisateur d'Automation Cloud, votre service Communications Mining sera activé sur un locataire spécifique. Les locataires sont les emplacements où les projets sont stockés.
Chaque jeu de données et source de données est associé à un projet spécifique, les utilisateurs ayant besoin d'autorisations dans ces projets pour pouvoir travailler avec les données qu'ils contiennent.
Les jeux de données d'un projet peuvent être constitués de sources de données d'un autre projet. Les utilisateurs auront simplement besoin d'autorisations dans les deux projets pour afficher et labelliser les données.
L'illustration ci-dessous illustre la relation entre ces composants et les autorisations :
- Dans l'exemple ci-dessous avec le locataire A, toutes les sources de données sont associées au projet A1, tandis que des jeux de données sont associés à la fois au projet A1 et au projet A2.
- Si un utilisateur souhaitait accéder à des ensembles de données dans le projet A1 (c'est-à-dire le jeu de données 1, 2 ou 3), elles nécessiteraient des autorisations de consultation pour le projet A1 uniquement.
- Toutefois, si un utilisateur souhaitait accéder à des ensembles de données dans le projet A2 (c'est-à-dire le jeu de données 4, 5 ou 6), elles nécessiteraient des autorisations de consultation pour les projets A1 et A2, car les sources de données sont toutes situées dans le projet A1.
- Pour afficher le projet A1 ou A2, l'utilisateur a besoin d'accéder au locataire A. Pour afficher le projet B1, l'utilisateur a besoin d'accéder au locataire B. Les autorisations utilisateur ne sont pas transférées entre locataires.
- Le concept d'avoir plusieurs locataires cloud ne s'applique qu'aux utilisateurs Automation Cloud.
