- Visão geral
- Criação de modelos
- Consumo de modelos
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- ACORD125 - Pacote de ML
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- ACORD131 - Pacote de ML
- ACORD140 - Pacote de ML
- ACORD25 - Pacote de ML
- Extratos bancários - Pacote de ML
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- Certificado de incorporação - Pacote de ML
- Certificado de origem - Pacote de ML
- Cheques - Pacote de ML
- Certificado de produtos filhos - Pacote de ML
- CMS1500 — Pacote de ML
- Declaração de Conformidade da UE - Pacote de ML
- Demonstrações financeiras - Pacote de ML
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- Cartões de identificação - Pacote de ML
- Faturas - Pacote de ML
- FaturasAustrália - Pacote de ML
- FaturasChina - Pacote de ML
- Faturas em hebraico - Pacote de ML
- FaturasÍndia - Pacote de ML
- FaturasJapão - Pacote de ML
- Envio de faturas - Pacote de ML
- Romaneio de carga - Pacote de ML
- Contracheques — Pacote de ML
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- Ordens de compra - Pacote de ML
- Recibos - Pacote de ML
- AvisosDePagamento - Pacote de ML
- UB04 - Pacote de ML
- Contas de serviços - Pacote de ML
- Títulos de veículos - Pacote de ML
- W2 - Pacote de ML
- W9 - Pacote de ML
- Endpoints públicos
- Idiomas suportados
- Dados e segurança
- Lógica de licenciamento e carregamento
- Como fazer
Medida
Você pode verificar o status geral do seu projeto e verificar as áreas com potencial de melhoria na seção Medir.
A medição principal na página é a Pontuação geral do projeto.
Esta medida inclui as pontuações do classificador e do extrator para todos os tipos de documentos. A pontuação de cada fator corresponde à classificação do modelo e pode ser visualizada em Medida de classificação e Medida de extração, respectivamente.
- Insatisfatório (0-49)
- Médio (50-69)
- Bom (70-89)
- Excelente (90-100)
Independentemente da pontuação do modelo, cabe a você decidir quando interromper o treinamento, dependendo das necessidades do projeto. Mesmo que um modelo seja classificado como Excelente, isso não significa que ele atenderá a todos os requisitos de negócios.
A pontuação de Classificação inclui o desempenho do modelo, além do tamanho e a qualidade do conjunto de dados.
- Fatores: fornece recomendações sobre como melhorar o desempenho de seu modelo. Você pode obter recomendações sobre o tamanho do conjunto de dados ou desempenho do modelo treinado para cada tipo de documento.
- Métricas: fornece métricas úteis, como o número de documentos de treinamento e teste, precisão, exatidão, recall e pontuação F1 para cada tipo de documento.
A pontuação de Extração inclui o desempenho geral do modelo, bem como o tamanho e a qualidade do conjunto de dados.Essa visualização é dividida em tipos deVocê também pode acessar diretamente a visualização Anotar de cada tipo de documento clicando em Anotar.
- Fatores: fornece recomendações sobre como melhorar o desempenho de seu modelo. Você pode obter recomendações sobre o tamanho do conjunto de dados (número de documentos carregados, número de documentos anotados) ou o desempenho do modelo treinado (precisão dos campos) para o tipo de documento selecionado.
- Conjunto de dados: fornece informações sobre os documentos usados para treinar o modelo, o número total de páginas importadas e o número total de páginas rotuladas.
- Métricas: fornece informações e métricas úteis, como o nome do campo, o número do status de treinamento e a precisão para o tipo de documento selecionado. Você também pode acessar métricas avançadas para seus modelos de extração usando o botão Baixar métricas avançadas . Essa funcionalidade permite que você baixe um arquivo do Excel com métricas detalhadas e resultados do modelo por lote.
A guia Conjunto de dados ajuda a criar conjuntos de dados eficazes fornecendo feedback e recomendações das etapas necessárias para obter uma boa precisão para o modelo treinado.
Há três níveis de status do conjunto de dados expostos na barra de gerenciamento:
- Vermelho - São necessários mais dados de treinamento rotulados.
- Laranja - Mais dados de treinamento rotulados são recomendados.
- Verde - O nível necessário de dados de treinamento rotulados foi alcançado.
Se nenhum campo for criado na sessão, o nível de status do conjunto de dados estará cinza.