- Introdução
- Visão geral
- Como as empresas podem usar o Communications Mining™
- Introdução ao Communications Mining™
- Configurando sua conta
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- Campos gerais
- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia do rótulo e sentimento do rótulo)
- Modelos
- Transmissões
- Classificação do Modelo
- Projetos
- Precisão
- Lembrar
- Mensagens anotadas e não anotadas
- Campos de extração
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Controle de acesso e administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Criando ou excluindo uma origem de dados na GUI
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Criação de um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Como corrigir as configurações do conjunto de dados
- Excluindo uma mensagem
- Exclusão de um conjunto de dados
- Exportação de um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais e metadados
- Hierarquia de rótulos e práticas recomendadas
- Comparação de casos de uso de análise e automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação generativa
- Status do conjunto de dados
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Compreensão dos requisitos de dados
- Treinamento
- Introdução ao Refine
- Precisão e recall explicados
- Precisão e recall
- Como a validação funciona
- Compreender e melhorar o desempenho do modelo
- Motivos para baixa precisão média do rótulo
- 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™
- Desenvolvedor
- Carregamento de dados
- Baixando dados
- Integração do Exchange com usuário do serviço do Azure
- Integração do Exchange com Autenticação de Aplicativo do Azure
- Integração do Exchange com Autenticação de aplicativo e gráfico do Azure
- Como buscar dados para o Tableau com o Python
- Integração do Elasticsearch
- Extração de campo geral
- Integração auto-hospedada do Exchange
- Framework de automação da UiPath®
- Atividades oficiais da UiPath®
- Como as máquinas aprendem a entender as palavras: um guia para incorporações ao NLP
- Aprendizado baseado em solicitação com Transformers
- Efficient Transformers II: extração de conhecimento e ajustes finos
- Transformers eficientes I: mecanismos de atenção
- Modelagem de intenção hierárquica profunda não supervisionada: obtenção de valor sem dados de treinamento
- Corrigindo viés de anotação com o Communications Mining™
- Aprendizado ativo: melhores modelos de ML em menos tempo
- Está tudo nos números - avaliando o desempenho do modelo com métricas
- Por que a validação de modelos é importante
- Comparação do Communications Mining™ e do Google AutoML para inteligência de dados de conversa
- Licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Guia do usuário do Communications Mining
Esta página descreve as principais etapas necessárias para configurar e entregar um caso de uso do Communications Mining:
Usuários do Automation Cloud
Se você for um usuário do Automation Cloud e tiver AI Units ou Platform Units habilitados, poderá acessar o Communications Mining por meio do serviço UiPath® IXP no Automation Cloud. Se você não tiver nenhuma unidade, mas quiser começar a usar o Communications Mining, entre em contato com seu gerente de conta.
Para acessar o Communications Mining no Automation Cloud, as seguintes condições devem ser atendidas:
- Um administrador deve habilitar a Extração e Processamento Inteligente como um serviço em seu tenant do Automation Cloud. Para esta ação, é necessária uma licença empresarial, e sua organização do Automation Cloud deve ter AI Units ou Platform Units disponíveis. Para obter mais detalhes, consulte Habilitação do Communications Mining.
- Você deve ser um usuário existente no tenant do Automation Cloud. Se não, peça a um administrador do seu tenant do Automation Cloud para adicionar você.
- como acessar o Communications Mining na Automation Cloud pela primeira vez, consulte Como configurar como um usuário da Automation Cloud.
- como gerenciar sua conta no Automation Cloud, consulte Gerenciamento de contas.
Usuários legados
Você não precisa ser um usuário da Automation Cloud para acessar o Communications Mining.
- como acessar o Communications Mining no Automation Cloud pela primeira vez, consulte Como configurar como um usuário legado.
- como gerenciar sua conta, consulte Gerenciamento de contas (acesso legado).
Os projetos podem ser considerados espaços de trabalho restritos. Cada conjunto de dados e origem de dados é associado a um projeto específico, com usuários que requerem permissões nesses projetos para poder trabalhar com os dados dentro deles. Os conjuntos de dados em um projeto podem ser compostos de fontes de dados de vários projetos. Os usuários só precisarão de permissões em ambos os projetos para visualizar e anotar os dados.
Para obter mais detalhes sobre a estrutura de dados, confira Entendendo a estrutura de dados e permissões.
Para usuários do Automation Cloud, cada tenant tem um Projeto padrão ao qual todos os usuários dentro do tenant têm acesso. Antes de carregar dados, criar conjuntos de dados e treinar modelos, é altamente recomendável criar um novo projeto com acesso limitado apenas aos indivíduos que precisam de acesso a esses dados. Depois de criado, é difícil mover fontes e conjuntos de dados para projetos diferentes.
Para criar um novo projeto, siga as etapas descritas em Criação de um novo projeto (Automation Cloud).
Permissões estritas de usuário controlam o acesso a tenants, projetos, fontes de dados e conjuntos de dados do Communications Mining. Você precisa alocar permissões para cada usuário. As permissões podem fornecer acesso a dados confidenciais e permitir que os usuários executem uma gama de diferentes ações na plataforma. Como resultado, os usuários devem receber apenas as permissões de que precisam para cumprir suas funções. Para uma explicação mais detalhada das permissões do usuário, consulte Funções e suas permissões subjacentes.
- criar um novo usuário legado, consulte Criar um novo usuário (administradores que não são do Automation Cloud).
- adicionar um usuário a um projeto, consulte Adicionar um usuário a um projeto.
- atualizar as permissões do usuário, marque Atualização de funções e permissões.
As fontes de dados são coleções de dados de comunicações brutos e não anotados de um tipo semelhante, por exemplo, e-mails de uma caixa de correio compartilhada ou uma coleção de respostas de pesquisas do NPS.
Criar uma origem na GUI configura uma origem vazia com propriedades definidas, e os dados podem ser carregados por meio da API. A configuração dessa origem também pode ser feita por meio da API.
Depois que a origem é criada, os dados podem ser carregados por meio de:
- Integração, ou seja, integração do Exchange, integração do Salesforce e assim por diante.
- Upload de CSV estático.
- criar uma nova origem de dados na GUI, selecione Criar ou excluir uma origem de dados na GUI.
- carregando um arquivo CSV em uma origem, consulte Carregamento de um arquivo CSV em uma origem.
- orientação de integração e documentação técnica, consulte a Visão geral dos guias de integração.
Os conjuntos de dados são composto de uma ou mais origens de dados, no máximo 20, e o modelo que você treina.
Se houver várias origens em um conjunto de dados, elas devem compartilhar uma finalidade semelhante para sua análise ou automação.
Ao criar um novo conjunto de dados, você pode optar por criar uma cópia de um conjunto de dados pré-existente. Isso significa que você copia as mesmas origens, campos gerais, seleção de sentimento, rótulos e exemplos revisados.
O treinamento do modelo envolve a criação e treinamento de um conjunto de rótulos, ou seja, um conjunto de intenções ou conceitos, e mensagens, ou seja, pontos de dados estruturados, aplicados a comunicações individuais dentro do conjunto de dados. Quando começarmos a treinar o modelo, os modelos de machine learning dentro da plataforma treinarão em tempo real e começarão a prever onde mais no conjunto de dados esses rótulos e entidades podem ser aplicados.
O treinamento de um modelo requer um treinador de modelo que conheça os dados de dentro para fora. O treinador do modelo transmite seu conhecimento ao modelo treinando um pequeno conjunto de dados de treinamento que representa o conjunto de dados como um todo e habilita o modelo a fazer previsões em todo o conjunto de dados.
Os pré-requisitos antes de começar o treinamento de um modelo do Communications Mining incluem:
- Objetivos e critérios de sucesso definidos.
- Desenvolveu uma taxonomia para rótulos e campos.
- Especialistas em negócios com conhecimento específico do domínio.
- Tempo delimitado para treinar o modelo.
O processo de treinamento do modelo consiste nas seguintes fases principais: Descobrir, Explorar e Refinar. A funcionalidade Treinar fornece uma experiência de treinamento guiada, que orienta os usuários em cada fase do treinamento passo a passo.
Qualquer modelo usado na produção precisa ser mantido de forma eficaz para garantir um alto desempenho contínuo. Isso inclui evitar o desvio de conceito e criar um processo de exceção.
Para obter mais detalhes sobre treinamento do modelo, consulte os seguintes recursos:
- Preparando-se para o treinamento do modelo
- Treinamento do modelo:
- Manutenção do modelo
A plataforma possui um recurso integrado de geração de relatórios e análise que pode ajudar você a identificar possíveis problemas e oportunidades de melhoria em seus canais de comunicação. Por exemplo:
- As solicitações de natureza transacional podem ser boas candidatas para automação ou autoatendimento.
- As solicitações que não recebem resposta ou acompanhamento podem ser eliminadas.
- Os e-mails sem ação necessária, ou seja, OOO, spam, e-mails gerados automaticamente e e-mails de agradecimento, podem ser excluídos de uma caixa de correio.
- Consultas urgentes que precisam ser priorizadas e resolvidas imediatamente.
- Causas raiz que estão gerando a insatisfação, escalonamentos ou execuções por clientes.
Para obter mais detalhes sobre como gerar insights e criar relatórios, consulte Visão geral do uso de análise e monitoramento.
A plataforma habilita a automação downstream criando uma fila de comunicações que um robô pode ler.
Os níveis de limite de confiança direcionam essas filas. Definir um limite significa que, para a mensagem entrar na fila, a plataforma deve prever esse rótulo com uma confiança igual ou superior ao limite que você definiu.
- criando e gerenciando fluxos, consulte Seleção de limites de confiança de rótulo.
- a visão geral da estrutura de automação do Communications Mining, consulte a Estrutura do UiPath Automation.
- 1. Acessando o Communications Mining
- 2. Criação de um projeto
- 3. Adicionando usuários a um projeto com permissões corretas
- 4. Criação de uma fonte de dados
- 5. Criação de um conjunto de dados
- 6. Treinamento e manutenção de um modelo
- 7. Explorando a análise
- 8. Implementando automação
- 9. Recursos adicionais para ajudar você a começar
