- Introdução
- 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
A página principal na guia Treinar fornece informações úteis sobre o treinamento feito até agora, o desempenho do modelo e uma lista de ações de treinamento priorizadas e próximas. Isso funciona de forma semelhante à página Validação . É uma experiência de treinamento de rótulos totalmente guiada.
Passe o mouse sobre as áreas de progresso da anotação para visualizar informações adicionais de desempenho e colaboradores subjacentes. No exemplo a seguir, você pode verificar as informações de desempenho adicionais depois que as ações de treinamento fundamentais estiverem concluídas:
Para treinar uma ação, prossiga da seguinte forma:
- Na aba Treinar , selecione uma ação de treinamento, por exemplo, Anotar mensagens aleatórias para acessar a interface específica do lote de treinamento.
Dependendo da ação recomendada, o número de mensagens ou clusters de mensagens no lote é 10, mas pode variar.
- Aplique os rótulos e campos gerais às mensagens na tela.
- Selecione Concluído.
- Selecione Avançar no painel lateral para passar para a próxima mensagem ou cluster.
- No final do lote, você observará um resumo das ações de treinamento que você realizou.
- Para escolher sua próxima sessão, selecione outra ação recomendada.
Se você preferir treinar sem a orientação da plataforma, desabilite o ícone de alternância Guiado e selecione quais sessões deseja concluir. Para obter mais detalhes, consulte Usando o Treinamento sem a orientação habilitada para rótulos.
A página Treinar ainda mais se tornará o principal local para concluir todo o seu treinamento de modelos do início ao fim. Atualmente, Treinar é um complemento para o conjunto de funcionalidades existente, o que significa que você pode usar como estão todas as funcionalidades às quais está acostumado e pode treinar modelos como faz normalmente.
É recomendável usar o Train para uma experiência guiada de treinamento de rótulos e fornecer feedback ao seu gerente de conta UiPath® se você encontrar problemas ou desafios.
Treinamento de rótulo
Rótulos de treinamento na guia Treinar :
- Orienta você a partir do momento de criação de um conjunto de dados com as próximas melhores ações a serem adotadas para avançar seu treinamento de rótulo. Isso inclui carregar uma taxonomia antes de iniciar o treinamento.
- Guia você pelas etapas usuais para o processo de treinamento do modelo, com exceção de recomendar Pesquisar:
- Para um modo de treinamento eficaz, use a ação Pesquisar com moderação, para fornecer ao modelo um conjunto limitado de exemplos iniciais para rótulos que ainda não têm dados de treinamento suficientes. Para usar essa ação, acesse Discover, Explore ou desabilite temporariamente a orientação em Train. Para obter mais detalhes, consulte Usando o Treinamento sem a orientação habilitada para rótulos.
- Fornece feedback de desempenho precisa saber na página principal e por meio de suas recomendações. Se você precisar de feedback detalhado sobre o desempenho do modelo, acesse a página Validação .
Treinamento de campo geral
Alterne entre rótulos de treinamento e campos gerais na aba Treinar se tiver campos gerais habilitados em seu conjunto de dados.
Campos gerais de treinamento em Train:
- Orienta você a partir do momento de criação de um conjunto de dados com as próximas melhores ações a serem adotadas para avançar seu treinamento de campo geral.
- Guia você pelas etapas usuais para treinar campos gerais durante o processo de treinamento do modelo.
- Fornece feedback de desempenho precisa saber na página principal e por meio de suas recomendações. Se você precisar de feedback detalhado sobre o desempenho do campo geral, acesse a aba Validação e, em seguida, até a Validação geral do campo.
- Durante o início do processo de treinamento do modelo, se a plataforma não tiver exemplos suficientes de campos gerais para aprender, ela recomendará Aleatório por padrão. Depois de fornecer exemplos suficientes, ele recomenda um treinamento mais direcionado para campos gerais específicos.
A configuração padrão para a página Treinar é ter a orientação da plataforma habilitada, pois essa é nossa recomendação.
Se você for um treinador de modelos confiante e souber as ações que já deseja realizar, poderá desabilitar a orientação, usando a alternância no canto superior direito da página:
A plataforma ainda destacará a fase considerada mais adequada. Você pode encontrar as ações de treinamento usuais dentro de cada fase e pode segmentar rótulos específicos conforme necessário. Verifique a seguinte imagem: