- 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
Treinamento
Permissões de usuário necessárias: Visualizar Origens E Revisão e rotular.
A página principal Treinar fornece informações úteis sobre o treinamento feito até agora, o desempenho do modelo e uma lista das próximas ações de treinamento priorizadas a serem realizadas, assim como a página Validação . É uma experiência de treinamento de rótulos totalmente guiada.
Para treinar uma ação:
- Selecione uma ação de treinamento para acessar a interface em lote de treinamento específica, ter sessões de treinamento curtas e fáceis de consumir.
Dependendo da ação recomendada, o número de mensagens ou clusters de mensagens no lote é 10, mas pode variar.
Página de treinamento em lote para o treinamento "Aleatório" - Aplique os rótulos (e campos gerais) à(s) mensagem(ns) na tela.
- Selecione Concluído. Você pode passar para a próxima mensagem ou cluster clicando em Avançar.
- No final do lote, você verá um resumo das ações de treinamento que realizou. Para escolher sua próxima sessão, selecione outra ação recomendada.
Resumo das ações de treinamento concluídas durante um lote de treinamento
- Selecione outra ação recomendada para escolher sua próxima sessão.
Se você preferir treinar sem a orientação da plataforma, pode desabilitar o ícone de alternância Guiado e selecionar quais sessões concluir. Para obter mais detalhes, consulte a seção Usando o treinamento sem orientação habilitada para rótulos .
O treinamento se tornará o principal local para concluir todo o seu treinamento de modelo do início ao fim, mas alguns recursos adicionais ainda estão em desenvolvimento (por exemplo, treinamento de campo geral guiado). No momento, é um complemento para o conjunto de recursos existente, o que significa que todas as funcionalidades às quais você está acostumado podem ser usadas como estão, e você pode treinar modelos como faz normalmente.
É recomendável que você use Treinar para uma experiência de treinamento de rótulo guiada e forneça feedback ao seu gerente de conta UiPath® se encontrar algum problema ou desafio.
Treinamento de rótulo
Treinamento em atividade:
- Orienta você desde o momento em que você cria um conjunto de dados com as próximas melhores ações para aprimorar seu treinamento de rótulos - isso inclui o carregamento de uma taxonomia antes de começar o treinamento
- Orienta você pelas etapas usuais abordadas em outras partes desta Base de Conhecimento para o processo de treinamento do modelo (consulte Visão geral), com exceção de recomendar
search
- Para um modo de treinamento eficaz, use a ação
Search
com moderação, para fornecer ao modelo um conjunto limitado de exemplos iniciais para rótulos que ainda não possuem dados de treinamento suficientes. Para usar essa ação, acesse Descobrir, Explorar ou desabilitando temporariamente a orientação no Trem (consulte a seção Usando o Trem sem a orientação habilitada para rótulos para obter mais detalhes).
- Para um modo de treinamento eficaz, use a ação
- Fornece o feedback de desempenho necessário na página principal e por meio de suas recomendações. Se precisar de feedback detalhado sobre o desempenho do modelo, acesse a página Validação .
annotation progress
para ver os indicadores de progresso adicionais.
Treinamento de campo geral
Campos gerais de treinamento em Train:
- Orienta você desde o momento que você cria um conjunto de dados com as próximas melhores ações para avançar seu treinamento de campo geral.
- Orienta você pelas etapas usuais abordadas em outras partes desta Base de Conhecimento para treinamento de campos gerais durante o processo de treinamento do modelo.
- Fornece o feedback de desempenho necessário na página principal e por meio de suas recomendações. Se você precisar de feedback detalhado sobre o desempenho geral do campo, acesse as páginas Validação e, depois, Validação do campo Geral .
- Durante o início do processo de treinamento do modelo, se a plataforma não tiver exemplos suficientes de campos gerais para aprender, ela recomendará
shuffle
por padrão. Depois de fornecer exemplos suficientes, ele recomendará um treinamento mais direcionado para campos gerais específicos.
A configuração padrão para a página Treinar é ter a orientação da plataforma habilitada, pois essa é nossa recomendação.