communications-mining
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- Introdução
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- Campos gerais (anteriormente entidades)
- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia etc.)
- Modelos
- Transmissões
- Classificação do Modelo
- Projetos
- Precisão
- Lembrar
- Mensagens revisadas e não revisadas
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Crie uma origem de dados na GUI
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Criar um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Corrigir configurações de conjunto de dados
- Excluir mensagens por meio da interface do usuário
- Excluir um conjunto de dados
- Excluir uma origem
- Exportar um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais e metadados
- Hierarquia de rótulo e práticas recomendadas
- Definição dos seus objetivos de taxonomia
- Casos de uso de análise versus automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Criação da sua estrutura taxonômica
- Práticas recomendadas de design de taxonomia
- Importando sua taxonomia
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação Generativa (Novo)
- Status do conjunto de dados
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Treinamento
- Introdução ao Refine
- Precisão e recall explicados
- Precisão e recall
- Como funciona a Validação?
- Compreender e melhorar o desempenho do modelo
- Por que um rótulo pode ter uma precisão média baixa?
- Treinamento usando Check label e Perda de rótulo
- Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)
- Treinamento usando a Pesquisa (Refinamento)
- Noções Básicas e Aumentando a Cobertura
- Melhorando o balanceamento e usando o Rebalanceamento
- Quando parar de treinar seu modelo
- Uso dos campos gerais
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Informações de licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Importante :
Este conteúdo foi traduzido com auxílio de tradução automática.
Guia do usuário do Communications Mining
Last updated 19 de nov de 2024
Excluir um conjunto de dados
Permissões de usuário necessárias: administrador de conjuntos de dados.
Assim como na atualização de um conjunto de dados, você tem duas opções para excluir permanentemente um conjunto de dados:
- Por meio do cartão do conjunto de dados na página Seus conjuntos de dados:
- Acesse a página principal dos conjuntos de dados (você pode navegar aqui clicando no logotipo do UiPath® Communications Mining na parte superior da sua página).
- Selecione o ícone de reticências verticais e, em seguida, Excluir no canto do cartão do conjunto de dados individual.
- Insira o nome do conjunto de dados na caixa de entrada pop-up.
- Selecione Excluir conjunto de dados para confirmar a exclusão.
Observação: a exclusão de um conjunto de dados é permanente.
Cartão de conjunto de dados com opção de exclusão
- Por meio da página de configurações do conjunto de dados individual
- Depois de selecionar um conjunto de dados individual, acesse a página Configurações por meio da barra de navegação superior. Você será redirecionado para a guia Conjunto de dados.
- Selecione Excluir conjunto de dados permanentemente na parte inferior da página.
- Insira o nome completo do conjunto de dados na caixa de entrada pop-up. Selecione Excluir conjunto de dados para confirmar a exclusão.
Observação: a exclusão de um conjunto de dados é permanente.
Excluir modal de conjunto de dados
