A. 문서 추출을 위한 데이터세트, 파이프라인 및 데이터세트를 수동으로 생성하는 간소화된 방법을 제공합니다.

B. 데이터 세트, 파이프라인, ML 기술을 자동으로 생성하여 문서 추출기를 자동으로 생성하지만 파이프라인은 수동으로 생성해야 합니다.

C. AI Center에서 데이터 세트, 파이프라인 및 ML 기술을 수동으로 생성하지 않고도 문서 추출기를 훈련할 수 있습니다.

D. 데이터 세트와 파이프라인을 수동으로 생성하지 않고도 문서 추출기를 훈련할 수 있지만, AI Center에서 ML 기술을 수동으로 배포해야 합니다.

A. 인수를 통해 추출된 데이터를 다른 프로세스에 직접 전달합니다.

B. 데이터를 직렬화하여 스토리지 버킷이나 비슷한 위치에 저장합니다.

C. 처리하기 전에 로컬 폴더에 임시로 데이터를 저장합니다.

D. 직렬화하지 않고 큐 항목에만 데이터를 보관합니다.

A. 문서 유형. 분류법. 언어. 성공 기준. OCR, ML 모델.

B. 문서 유형. 분류법. 템플릿. 언어. 스캔/디지털 문서, 성공 기준. 기술 기준.

C. 문서 유형, 기술 기준, 템플릿, 언어, 스캔/디지털 문서, OCR 품질.

D. 문서 유형. 템플릿. 기술 기준. 언어. 스캔/디지털 문서. 성공 기준. OCR 엔진.

A. Al Center IDE(통합 개발 환경)를 사용합니다.

B. Al Center 모델 빌더 사용.

C. Python IDE(통합 개발 환경) 또는 AutoML 플랫폼을 사용합니다.

D. C/C++ IDE(통합 개발 환경)를 사용하여 Al Center IDE에 코드를 업로드합니다.

A. 다음으로 끝남

B. 포함

C. 가능한 값

D. 다음으로 시작