- Vue d'ensemble (Overview)
- Démarrage
- Activités (Activities)
- Tableaux de bord Insights
- Processus Document Understanding
- Didacticiels de démarrage rapide
- Composants de l'infrastructure
- Assistant de configuration des classifieurs (Configure Classifiers Wizard) de l'activité Tester l'étendue des classifieurs (Train Classifier Scope)
- Vue d’ensemble de l'entraînement de la classification des documents
- Activités liées à l'entraînement de la classification des documents
- Machine Learning Classifier Trainer
- Assistant de configuration des extracteurs (Configure Extractors Wizard) de l'activité Étendue de l'extraction de données (Data Extraction Scope)
- Vue d’ensemble de l’extraction des données
- Activités liées à l'extraction de données
- Form Extractor
- Extracteur de formulaires intelligents
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- Paquets ML
- Vue d'ensemble (Overview)
- Paquets ML - Document Understanding
- Classifieur de documents - Paquet ML
- Paquets ML avec capacités OCR
- 1040 - Paquet ML
- Annexe C du formulaire 1040 Planification C - Paquet ML
- 1040 Planification D - Paquet ML
- Annexe E du formulaire 1040 - Paquet ML
- 4506T - Paquet ML
- 990 - Paquet ML - Aperçu
- ACORD125 - Paquet ML
- ACORD126 - Paquet ML
- ACORD131 - Paquet ML
- ACORD140 - Paquet ML
- ACORD25 - Paquet ML
- États financiers - Paquet ML
- Connaissement - Paquet ML
- Certificat de constitution (Certificate of Incorporation) - Paquet ML
- Certificat d'origine - Paquet ML
- Chèques - Paquet ML
- Certificat de produit pour enfants - Paquet ML
- CMS 1500 - Paquet ML
- Déclaration de conformité UE - Paquet ML
- États financiers - Paquet ML
- FM1003 - Paquet ML
- I9 - Paquet ML
- Cartes d’identité - Paquet ML
- Factures - Paquet ML
- Invoices Australia - ML package
- Invoices China - ML package
- Invoices India - ML package
- Invoices Japan - ML package
- Expédition des factures - Paquet ML
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- Fiches de paie - Paquet ML
- Passeports - Paquet ML
- Bons de commande - Paquet ML
- Reçus - Paquet ML
- RemittanceAdvices - Paquet ML
- Formulaire UB04 - Paquet ML
- Factures de services publics - Paquet ML
- Titres de véhicule - Paquet ML
- W2 - Paquet ML
- W9 - Paquet ML
- Autres paquets ML prêts à l’emploi
- Points de terminaison publics
- Limitations du trafic
- Configuration OCR
- Pipelines
- Services OCR
- Apprentissage profond
- Licences
Réglage
AI Center inclut la capacité d'affiner les modèles de ML à l'aide de données validées par un humain à l'aide de la Station de Validation.
Étant donné que votre workflow RPA traite les documents à l'aide d'un modèle ML existant, certains documents peuvent nécessiter une validation humaine à l'aide de la [Present Validation Station](https://docs.uipath.com/activities/docs/present-validation-station) (disponible sur les bots Attended ou dans le navigateur à l'aide de l'Action Center d'Orchestrator).
Les données validées générées dans la Station de validation peuvent être exportées à l'aide de l'activité Machine Learning Extractor Trainer et peuvent être utilisées pour affiner les modèles ML dans AI Center.
Nous ne recommandons pas d'entraîner des modèles ML à partir de zéro (c'est-à-dire en utilisant le paquet ML DocumentUnderstanding) en utilisant les données de la Station de validation, mais uniquement d'améliorer les modèles ML existants (y compris les modèles prêts à l'emploi).
Pour connaître les étapes détaillées nécessaires pour l'amélioration d'un modèle ML, consultez la section Importer des documents (Import Documents) de la documentation de Document Manager.
Pour plus d'informations sur la création d'un ensemble de données à affiner, cliquez ici.