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
- 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)
- Entendendo o status do seu 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 3 de out 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
