- Visão geral
- Introdução
- Atividades
- Painéis de insights
- Processo do Document Understanding
- Tutoriais de início rápido
- Componentes do framework
- Pacotes de ML
- Visão geral
- Document Understanding - Pacote de ML
- DocumentClassifier - Pacote de ML
- Pacotes de ML com recursos de OCR
- 1040 - Pacote de ML
- 1040 Schedule C - Pacote de ML
- 1040 Schedule D - Pacote de ML
- 1040 Schedule E - Pacote de ML
- 1040x - Pacote de ML
- 3949a - Pacote de ML
- 4506T - Pacote de ML
- 709 - Pacote de ML
- 941x - Pacote de ML
- 9465 - Pacote de ML
- ACORD131 - Pacote de ML
- ACORD140 - Pacote de ML
- ACORD25 - Pacote de ML
- Extratos bancários - Pacote de ML
- ConhecimentoDeEmbarque - Pacote de ML
- 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
- FM1003 - Pacote de ML
- I9 - Pacote de ML
- 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
- Passaportes - Pacote de ML
- 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
- Outros pacotes de ML prontos para uso
- Endpoints públicos
- Limitações de tráfego
- Configuração de OCR
- Pipelines
- Serviços de OCR
- Idiomas suportados
- Aprendizagem profunda
- Licenciamento
Guia do usuário do Document Understanding.
Machine Learning Extractor
O Machine Learning Extractor é uma ferramenta de extração de dados que usa modelos de aprendizado de máquina para identificar e relatar dados direcionados para extração de dados.
Essa atividade é a companheira dos modelosUiPath® Document UnderstandingTM , como o meio de consumir esses modelos dentro de seus fluxos de trabalho.
A abordagem de machine learning (ML) é fortemente recomendada para documentos estruturados ou semiestruturados nos quais os layouts de diferentes provedores de documentos variam muito. Dada sua abordagem de machine learning, o extrator usa um modelo de machine learning treinado, que aprende e pode então inferir valores para os campos de destino, mesmo em documentos e layouts que nunca foram vistos antes. Em outras palavras, se os documentos não seguem um padrão de texto ou layout, o Machine Learning Extractor pode ser uma boa opção para o seu caso de uso.
O Modelo de Machine Learning pode ser usado de várias maneiras:
- com um dos endpoints públicos do Document Understanding do UiPath, se você deseja usar modelos genéricos direcionados a determinados tipos de documentos; ou
- com modelos de machine learning treinados personalizados a partir dos modelos disponíveis do UiPath Document Understanding.
Este extrator pode ser treinado / retreinado. Consulte a seção Machine Learning Extractor Trainer para obter detalhes.
Você precisa usar
- um dos endpoints públicos do Document Understanding do UiPath para extração de dados ou
- modelos de machine learning hospedados no AI Center no Automation Cloud ou
- modelos de machine learning hospedados no AI Center local, mas licenciados por meio do Automation Cloud; você precisa usar sua chave de API do Automation Cloud Document Understanding.
Para usar o Machine Learning Extractor com licenciamento local, você precisa hospedar seus modelos do Document Understanding em sua instância do AI Center local (instalação isolada).
Se o endpoint que você está usando for licenciado por meio do Automation Cloud, é necessário fornecer sua chave de API do Cloud Document Understanding.
Se você estiver usando o Machine Learning Extractor com um endpoint público do UiPath Document Understanding ou com uma Habilidade de ML pública no AI Center, será necessário configurar o argumento Endpoint da atividade com o URL correspondente.
Se você estiver usando o Machine Learning Extractor com uma Habilidade de ML implantada, precisará configurar o argumento Habilidade de ML da atividade com a seleção correta da lista de habilidades de ML hospedada no AI Center.
Se você tentar implantar ambas as opções, um erro será exibido - no Assistente de Configuração ou diretamente no fluxo de trabalho:
