Vue d'ensemble (Overview)

À propos des paquets ML

L'utilisation d'un paquet ML Document Understanding^TM comprend 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 https://du-metering.uipath.com.

  Important :

  When creating a UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities Package in AI Center, the package name should not be any python reserved keyword, such as class , break, from, finally, global, None, etc. Note that this list is not exhaustive since the package name is used for class <pkg-name> and 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 :

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.

Types de paquets ML

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

• Document Understanding
• Document Classifier
• Paquets ML avec capacités OCR
• Out-of-the-box Pre-trained ML Packages
• Autres paquets ML prêts à l’emploi