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Guia do usuário do Communications Mining
Last updated 19 de nov de 2024

Treinamento usando Baixa confiança

Permissões de usuário necessárias: "Exibir Origens" E "Revisar e anotar".

A etapa chave final em Explorar é treinar usando o modo de "Baixa confiança", que mostra mensagens que não são bem cobertas por previsões de rótulos informativos. Essas mensagens não terão previsões ou previsões de confiança muito baixa para rótulos que a plataforma entende como informativos.

Os "Rótulos informativos " são aqueles que a plataforma entende serem úteis como rótulos independentes, considerando a frequência com que são atribuídos a outros rótulos.

Essa é uma etapa muito importante para melhorar a cobertura geral do seu modelo. Se você vir mensagens que deveriam ter rótulos existentes previstos para elas, isso é um sinal de que você precisa realizar mais treinamento para esses rótulos. Se você vir mensagens relevantes para as quais nenhum rótulo atual é aplicável, pode ser que você queira criar novos rótulos para capturá -las.

Você pode atribuir rótulos a mensagens nesse modo da mesma forma que qualquer outro modo Explorar.

Para acessar esse modo, use o menu suspenso no canto superior esquerdo da página Explorar:

Menu suspenso para acessar "Baixa confiança"

Quanto treinamento devo fazer para esta etapa?

Este modo apresentará 20 mensagens por vez, e você deve concluir uma quantidade razoável de treinamento nele, passando por várias páginas de mensagens e aplicando os rótulos corretos, para ajudar a aumentar a cobertura do modelo (consulte aqui para uma explicação detalhada de cobertura).

A quantidade total de treinamento que você precisa concluir em "Baixa confiança" dependerá de alguns fatores diferentes:

  • Quanto mais treinamento você concluiu em Aleatório e Teach- quanto mais treinamento você fizer em Aleatório e Teach, mais seu conjunto de treinamento deve ser uma amostra representativa do conjunto de dados como um todo, e menos mensagens relevantes devem haver em “Baixa confiança” .
  • O objetivo do conjunto de dados — se o conjunto de dados for usado para automação e exigir uma cobertura muito alta, você deverá concluir uma proporção maior de treinamento em "Baixa confiança" para identificar os vários casos de borda para cada rótulo.

No mínimo, você deve tentar anotar cinco páginas de mensagens nesse modo. Mais tarde na fase Refinar , quando você verificar sua cobertura, poderá descobrir que precisa realizar mais um treinamento em "Baixa confiança" para melhorar ainda mais sua cobertura.

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