- Introduction
- Configuration de votre compte
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Champs généraux
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie des libellés et sentiment des libellés)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
- Projets
- Précision
- Rappel
- Messages annotés et non annotés
- Extraction des champs
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Contrôle et administration de l'accès
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer ou supprimer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Création d'un ensemble de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modification des paramètres du jeu de données
- Supprimer un message
- Supprimer un jeu de données
- Exporter un ensemble de données
- Utilisation d'intégrations Exchange
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie de libellés et meilleures pratiques
- Comparer les cas d’utilisation des analyses et des automatisations
- Transformer vos objectifs en libellés
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative
- Statut du jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Comprendre les exigences de données
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de la classification par glisser-déposer
- Entraînement à l'aide de l'option Enseigner le libellé (Explore)
- Entraînement à l'aide d'une confiance faible
- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Affiner et réorganiser votre taxonomie
- Introduction à affiner
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Raisons de la faible précision moyenne des libellés
- Entraînement à l'aide du libellé Vérifier (Check label) et du libellé Manqué (Missed Label)
- Entraînement à l'aide du libellé En savoir plus (Affiner)
- Entraînement à l'aide de la recherche (affiner)
- Comprendre et augmenter la couverture
- Amélioration de l'équilibre et utilisation du rééquilibrage
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Utilisation de champs généraux
- Extraction générative
- Vue d'ensemble (Overview)
- Configurer des champs
- Filtrage par type de champ d’extraction
- Génération de vos extractions
- Validation et annotation des extractions générées
- Meilleures pratiques et considérations
- Comprendre la validation des extractions et des performances d'extraction
- Questions fréquemment posées (FAQ)
- Utilisation des analyses et de la surveillance
- Automations et Communications Mining™
- Développeur
- Charger des données
- Téléchargement de données
- Intégration avec l'utilisateur du service Azure
- Intégration avec l'authentification d'application Azure
- Intégration d’Exchange avec l’authentification et le graphique d’application Azure
- Récupérer des données pour Tableau avec Python
- Intégration d'Elasticsearch
- Extraction de champ général
- Intégration avec Exchange auto-hébergée
- Infrastructure d’automatisation UiPath®
- Activités officielles UiPath®
- Comment les machines apprennent à comprendre les mots : guide d'intégration dans NLP
- Apprentissage basé sur des invites avec des Transformers
- Efficient Transformers II : Dilarisation des connaissances et affinement
- Transformateurs efficaces I : mécanismes d'attention
- Modélisation de l'intention hiérarchique profonde non supervisée : obtenir de la valeur sans données d'entraînement
- Correction des biais d’annotation avec Communications Mining™
- Apprentissage actif : de meilleurs modèles d'ML en moins de temps
- Tout est dans les chiffres : évaluer les performances du modèle avec des métriques
- Pourquoi la validation du modèle est importante
- Comparaison de Communications Mining™ et de Google AutoML pour l’information sur des données conversationnelles
- Licences
- FAQ et plus encore
Guide de l’utilisateur de Communications Mining
- Sources de données
- Jeux de données
- Projets
Il s’agit de collections de données de communication brutes et non annotées d’un type similaire, telles que tous les e-mails d’une boîte aux lettres partagée, ou une collection de réponses à une enquête NPS. Pour plus de détails, consultez Sources. Vous pouvez associer des sources de données individuelles à 10 ensembles de données différents.
Celles-ci comprennent 1 à 20 sources de données, de type similaire avec des objectifs similaires, et le modèle que vous créez lorsque vous entraînez la plate-forme pour comprendre les données de ces sources. Pour plus de détails, consultez la section Ensembles de données.
Les projets représentent une zone de stockage autorisée au sein de la plate-forme. Chaque jeu de données et source de données appartient à un projet spécifique, qui est désigné lorsqu’ils sont créés. Pour plus de détails, consultez Projets.
Les locataires vous permettent de modéliser la structure de votre organisation en séparant vos flux d'entreprise et les informations semblant à des organisations réelles. Les locataires sont des conteneurs dans lesquels vous pouvez organiser vos services et les gérer pour un groupe d'utilisateurs.
Par exemple, vous pouvez créer des locataires pour chacun de vos services et décider quels services vous souhaitez activer pour chacun, en fonction de leurs besoins. Dans chaque locataire, vous pouvez avoir une instance de chacun des services cloud.
Il est important de noter que vous ne pouvez pas promouvoir des modèles Communications Mining™ entre différents locataires UiPath® Cloud. Par exemple, il s'agit de la promotion du développement vers la production.
Si vous ne pouvez effectuer un déploiement qu'en production et en production, activez le service IXP, qui inclut Communications Mining en production. Cependant, si vous avez la possibilité d'effectuer un déploiement en production, à partir d'un autre environnement, vos automatisations de production peuvent appeler la plate-forme depuis le locataire dans lequel elle se trouve, par exemple, Assurance qualité ou Développement.
Les autorisations sont définies par utilisateur et spécifiques à chaque projet auquel un utilisateur appartient. Ils peuvent fournir l'accès aux données sensibles et, selon l'autorisation, permettre aux utilisateurs d'effectuer diverses actions dans la plate-forme. Pour plus de détails, consultez la section Rôles et leurs autorisations associées.
Si vous êtes un utilisateur d'Automation Cloud, votre service IXP, qui inclut Communications Mining, est activé sur un locataire spécifique. Les locataires sont l’endroit où les projets sont stockés.
Chaque jeu de données et source de données est associé à un projet spécifique, les utilisateurs ayant besoin d'autorisations dans ces projets pour pouvoir travailler avec les données qu'ils contiennent.
Les ensembles de données d'un projet peuvent être constitués de sources de données d'un autre projet. Les utilisateurs ont besoin d’autorisations dans les deux projets pour afficher et annoter les données.
L'illustration décrit la relation entre ces composants et les autorisations :
- Dans l'illustration, avec le locataire A, toutes les sources de données sont associées au projet A1, tandis qu'il existe des ensembles de données associés à la fois au projet A1 et au projet A2.
- Si un utilisateur souhaitait accéder à des ensembles de données dans le projet A1, c’est-à-dire l’ensemble de données 1, 2 ou 3, il devra disposer d’autorisations de consultation uniquement pour le projet A1.
- Cependant, si un utilisateur souhaitait accéder à des ensembles de données dans le projet A2, c’est-à-dire l’ensemble de données 4, 5 ou 6, il devra disposer d’autorisations de consultation pour les projets A1 et A2, car les sources de données sont toutes situées dans le projet A1.
- Pour afficher le projet A1 ou A2, l'utilisateur a besoin d'accéder au locataire A. Pour afficher le projet B1, l'utilisateur a besoin d'accéder au locataire B. Les autorisations utilisateur ne sont pas transférées entre locataires.
