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Guide de l'utilisateur de Document Understanding
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Last updated 11 nov. 2024

Vue d'ensemble (Overview)

À propos des paquets ML

Using a Document UnderstandingTM ML package involves these steps:

  • 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 que class , break, from, finally, global, None, etc. Notez que cette liste n'est pas exhaustive puisque le nom du package est utilisé pour class <pkg-name> et import <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 :

Out-of-the-box Machine Learning Packages that are delivered by UiPath® have version 0 and are already available on your tenant, meaning that there is no need to download them.

Le téléchargement est disponible uniquement pour les versions 1 ou supérieures, que vous avez déjà entraînées.

Types de paquets ML

Document Understanding contient plusieurs paquets ML divisés en cinq catégories principales :

  • À propos des paquets ML
  • Types de paquets ML

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