- Primeros pasos
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- General fields (previously Entities)
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía, etc.)
- Modelos
- Transmisiones
- Clasificación del modelo
- Proyectos
- Precisión
- Recordar
- Mensajes revisados y no revisados
- Fuentes
- Taxonomías
- Formación
- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear un origen de datos en la GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Crear un nuevo conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración de un conjunto de datos
- Eliminar mensajes a través de la IU
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Uso de integraciones de Exchange
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Understanding labels, general fields and metadata
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Definición de los objetivos de taxonomía
- Casos de uso de análisis frente a automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Crear tu estructura de taxonomía
- Mejores prácticas de diseño de taxonomía
- Importar tu taxonomía
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa (NUEVO)
- Comprender el estado de tu conjunto de datos
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Entrenamiento
- Introducción a Refinar
- Explicación de la precisión y la recuperación
- Precisión y recuperación
- ¿Cómo funciona la validación?
- Comprender y mejorar el rendimiento del modelo
- ¿Por qué una etiqueta puede tener una precisión media baja?
- Entrenamiento utilizando la etiqueta Comprobar y la etiqueta Perdida
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
- Comprender y aumentar la cobertura
- Mejorar el equilibrio y utilizar Reequilibrar
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Defining and setting up your general fields
- Understanding general fields
- Which pre-trained general fields are available?
- Enabling, disabling, updating and creating general fields
- General field filtering
- Reviewing and applying general fields
- Validation for general fields
- Improving general field performance
- Building custom regex general fields
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Preguntas frecuentes y más
![](https://docs.uipath.com/_next/static/media/grid.05ebd128.png?w=3840&q=100)
Entrenamiento
Permisos de usuario necesarios: Ver fuentes Y Revisar y etiquetar.
La página principal Entrenar proporciona información útil sobre el entrenamiento realizado hasta el momento, el rendimiento del modelo y una lista de las siguientes mejores acciones de entrenamiento priorizadas a realizar, al igual que la página Validación . Es una experiencia de entrenamiento de etiquetas completamente guiada.
Para entrenar una acción:
- Selecciona una acción de entrenamiento para ir a la interfaz de lotes de entrenamiento específica, para sesiones de entrenamiento cortas y fáciles de consumir.
Dependiendo de la acción recomendada, el número de mensajes o grupos de mensajes en el lote es de 10, pero puede variar.
Página de entrenamiento por lotes para el entrenamiento 'Aleatorio' - Apply the labels (and general fields) to the message(s) on the screen.
- Haz clic en Listo. Puedes pasar al siguiente mensaje o grupo haciendo clic en Siguiente.
- Al final del lote se muestra un resumen de las acciones de entrenamiento que has realizado. Seleccione otra acción recomendada para elegir su próxima sesión.
Resumen de las acciones de entrenamiento completadas durante un lote de entrenamiento
- Seleccione otra acción recomendada para elegir su próxima sesión.
Si prefieres entrenar sin la guía de la plataforma, puedes deshabilitar el icono de alternancia Guiado y seleccionar qué sesiones completar. Para obtener más información, consulta la sección Usar Entrenar sin guía habilitada para etiquetas a continuación.
Train will further become the main place to complete all of your model training from start to finish, but some additional features are still in development (e.g. guided general field training). Right now, it's an add-on to the existing feature set, meaning that all of the functionalities you're used to can be used as-is, and you can train models as you usually do.
Se recomienda utilizar Entrenar para una experiencia de entrenamiento de etiquetas guiada, y proporcionar comentarios a tu administrador de cuentas de UiPath si encuentras algún problema o desafío.
Cómo utilizar Entrenar como parte del entrenamiento del modelo en el futuro
Entrenamiento de etiquetas
Entrenamiento en Train:
- Te guía desde el momento en que creas un conjunto de datos con las siguientes mejores acciones para avanzar en el entrenamiento de tu etiqueta. Esto incluye cargar una taxonomía antes de comenzar el entrenamiento.
- Te guía a través de los pasos habituales cubiertos en otra parte de esta base de conocimientos para el proceso de entrenamiento del modelo (consulta Información general), con la excepción de recomendar
search
- Para un modo de entrenamiento eficaz, utiliza la acción
Search
con moderación, para proporcionar al modelo un conjunto limitado de ejemplos iniciales para las etiquetas que aún no tienen suficientes datos de entrenamiento. Para utilizar esta acción, ve a Descubrir, Explorar o deshabilita temporalmente la guía en Entrenar (consulta la sección Usar Entrenar sin guía habilitada para etiquetas para obtener más detalles).
- Para un modo de entrenamiento eficaz, utiliza la acción
- Proporciona la necesidad de conocer los comentarios de rendimiento en la página principal y a través de sus recomendaciones. Si necesitas comentarios detallados sobre el rendimiento del modelo, ve a la página Validación .
annotation progress
para ver los indicadores de progreso adicionales.
General field training
Training general fields in Train:
- Guides you right from the moment you create a dataset with the next best actions to take to advance your general field training.
- Guides you through the usual steps covered elsewhere in this Knowledge Base for training general fields during the model training process.
- Provides need to know performance feedback in the main page and through its recommendations. If you need detailed feedback on general field performance, go to the Validation, then General field Validation pages.
- During the beginning of the model training process, if the platform doesn't have enough examples of general fields to learn from - it will recommend
shuffle
by default. Once you provide enough examples, it will recommend more targeted training for specific general fields.
La configuración predeterminada para la página Entrenar es tener habilitada la guía de la plataforma, ya que esta es nuestra recomendación.