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Guide de l'utilisateur de Document Understanding
Last updated 14 nov. 2024
Vue d'ensemble (Overview)
L’utilisation d’un paquet ML Document UnderstandingTM implique les étapes suivantes :
- Recueillir les échantillons de documents et les exigences des points de données qui doivent être extraits.
- Labelliser les documents à l'aide de Document Manager.
- Le téléchargement ou l'export de documents labellisés en tant qu'ensemble de données d'entraînement et le téléversement de ce dossier exporté sur un stockage AI Center.
- L'exécution d'un Pipeline d'entraînement (Training Pipeline) sur AI Center.
- Le déploiement du modèle entraîné en tant que compétence ML sur AI Center.
- La requête envers la compétence ML à partir d'un workflow RPA à l'aide du package d'activités UiPath.DocumentUnderstanding.ML.
Remarque : n'oubliez pas que l'utilisation de paquets ML Document Understanding nécessite que la machine sur laquelle AI Center est installé puisse accéder à
https://du-metering.uipath.com.Remarque : lors de la création d'un package UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities dans AI Center, le nom du package ne doit pas être un mot clé python réservé, tel queclass,break,from,finally,global,None, etc. Notez que cette liste n'est pas exhaustive puisque le nom du package est utilisé pourclass <pkg-name>etimport <pkg-name>.
Il s'agit de modèles d'apprentissage automatique prêts à l'emploi pour classer et extraire tous les points de données courants à partir de documents semi-structurés ou non structurés, y compris les champs réguliers, les colonnes de table et les champs de classification dans une approche sans modèle.
Remarque :
Les packages d’apprentissage automatique prêts à l’emploi fournis par UiPath® ont la version 0 et sont déjà disponibles sur votre locataire, ce qui signifie qu’il n’est pas nécessaire de les télécharger.
Le téléchargement est disponible uniquement pour les versions 1 ou supérieures, que vous avez déjà entraînées.
Document Understanding contient plusieurs paquets ML divisés en cinq catégories principales :
