A. UiPath 커뮤니케이션 마이닝.

B. UiPath 작업 마이닝.

C. UiPath 프로세스 마이닝.

D. UiPath 문서 이해.

A. 비어 있지 않은 루트 폴더, requirements.txt 파일, 그리고 루트 폴더에 있는 train.py 파일이 Main 클래스를 구현합니다. 해당 클래스는 __init_function을 구현하는지 추가로 검증됩니다.

B. 비어 있지 않은 루트 폴더, requlrements.txt 파일, 그리고 Main 클래스를 구현하는 main.py 파일이 루트 폴더에 존재합니다. 해당 클래스는 __init 및 predict 함수를 구현하는지 추가로 검증됩니다.

C. 비어 있지 않은 루트 폴더가 존재하고, 루트 폴더에는 Main.py 파일이 있으며, 이 파일은 클래스 Main을 구현합니다.
클래스는 __init__과 predict 함수를 구현하기 위해 추가로 검증됩니다.

D. requirements.txt 파일과 Main 클래스를 구현하는 main.py 파일이 있습니다. 해당 클래스는 __init__ 및 predict 함수를 구현하기 위해 추가 검증됩니다.

A. UiPath ML Extractor를 선택할 때 가장 중요한 요소는 다른 UiPath 사용자들 사이에서 ML Extractor의 인기도입니다. 다운로드 수나 긍정적인 리뷰가 가장 많은 ML Extractor를 선택하세요.

B. ML 추출기를 선택할 때 문서 유형, 언어 및 데이터 품질을 고려하세요. 처리되는 문서 유형에 맞게 특별히 훈련되거나 최적화된 ML 추출기를 선택하는 것이 중요합니다.
정확하고 신뢰할 수 있는 추출 결과를 보장하려면 ML 추출기를 학습하는 데 사용되는 학습 데이터의 품질과 다양성을 고려하는 것도 중요합니다.

C. ML 추출기를 선택할 때 가장 먼저 고려해야 할 사항은 ML 추출기 비용입니다. 특정 문서 이해 요구 사항에 대한 성능이나 적합성에 관계 없이 가장 낮은 가격을 제공하는 ML 추출기를 선택하세요.

D. ML 추출기를 선택할 때 가장 중요한 고려 요소는 ML 추출기의 크기입니다. 더 큰 모델은 항상 더 나은 성능을 발휘하고 더 정확한 추출 결과를 제공합니다. 개발팀이 알고리즘을 만드는 데 시간과 노력을 투자했기 때문에 결과적으로 학습된 모델의 성능이 더 좋아집니다.

A. 하이브리드 데이터 추출.

B. 규칙 기반 데이터 추출.

C. 모델 기반 데이터 추출.

D. 수동 데이터 추출.

A. 로드 분류, 디지털화, 분류, 데이터 검증 및 내보내기

B. 문서 로드, 분류, 데이터 추출 및 검증

C. 로드 분류, 디지털화, 분류, 데이터 추출 및 데이터 검증 내보내기

D. 가져오기, 분류, 텍스트 추출기 및 데이터 검증