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- Autres paquets ML prêts à l’emploi
- Points de terminaison publics
- Prérequis matériels
- Pipelines
- Document Manager
- Services OCR
- Apprentissage profond
- Tableaux de bord Insights.
- Document Understanding déployé dans Automation Suite
- Document Understanding déployé dans une version AI Center autonome
- Licences
- Activités (Activities)
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
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 l'activité Présenter la station de validation (Present Validation Station) (disponible sur les robots surveillés ou dans le navigateur à l'aide d'Action Center 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.