- Visão geral
- Introdução
- Criação de modelos
- Consumo de modelos
- Pacotes de ML
- 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
- 941x - Pacote de ML
- 9465 - Pacote de ML
- ACORD125 - Pacote de ML
- ACORD126 - 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
- Receipts Japan - ML package
- 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
- Painéis de insights
- Dados e segurança
- Licenciamento
- Como fazer
Guia do usuário de projetos modernos do Document Understanding
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.
- Metrics: Provides useful information and metrics, such as the field name, the number of training status, and accuracy for the selected document type. You can also access advanced metrics for your extraction models using the Download advanced metrics button. This feature allows you to download an Excel file with detailed metrics and model results per batch.
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.