- Asistente para Configurar clasificadores de Clasificar ámbito de documento
- Resumen de la clasificación de documentos
- Actividades relacionadas con la clasificación de documentos
- Clasificador de CapturaFlexible
- Clasificador inteligente de palabra clave
- Clasificador basado en palabras clave
- Clasificador de aprendizaje automático
- Información general
- Document Understanding - Paquete ML
- DocumentClassifier: paquete ML
- Paquetes ML con capacidades OCR
- 1040: paquete ML
- 4506T: paquete ML
- - Paquete ML: vista previa
- ACORD125: paquete ML
- ACORD126 - Paquete ML
- ACORD131 - Paquete ML
- ACORD140 - Paquete ML
- ACORD25 - Paquete ML
- Extractos bancarios: paquete ML
- Conocimientos de embarque: paquete ML
- Certificado de incorporación - Paquete ML
- Certificado de origen - Paquete ML
- Cheques: paquete ML
- Certificado de producto secundario - Paquete ML
- CMS 1500: paquete ML
- Declaración de conformidad UE - Paquete ML
- Estados financieros: paquete ML
- FM1003: Paquete ML: vista previa
- I9 - Paquete ML
- Documentos de identidad: paquete ML
- Facturas: paquete ML
- FacturasAustralia: paquete ML
- FacturasChina - Paquete ML
- FacturasIndia - Paquete ML
- FacturasJapón - Paquete ML
- Envío de facturas - Paquete ML
- Listas de embalaje: paquete ML
- Recibos de pago: paquete ML
- Pasaportes: paquete ML
- Tipos de documentos procesados
- Órdenes de compra: paquete ML
- Recibos: paquete ML
- ConsejosDeRemesas: paquete ML
- Facturas de servicios públicos: paquete ML
- Títulos de vehículos: paquete ML
- W2 - Paquete ML
- W9 - Paquete ML
- Otros paquetes ML listos para usar
- Puntos finales públicos
- Limitaciones de tráfico
- Configuración de OCR
- Requisitos de hardware
- Procesos de entrenamiento
- Ajuste preciso
- Requisitos previos
- 1. Flujo de trabajo del robot: actividad Entrenador de extractor con aprendizaje automático
- 2. Administrador de documentos: característica de programación de exportación
- 3. AI Center: proceso de reentrenamiento automático programado
- 4. (opcional) Habilidades ML de actualización automática
- Actividades.DeUipath
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
3. AI Center: proceso de reentrenamiento automático programado
Al programar un entrenamiento o un proceso completo en AI Center, hay algunos aspectos que deben tenerse en cuenta.
En primer lugar, te recomendamos encarecidamente crear un conjunto de datos de evaluación y programar únicamente procesos completos. Los procesos completos ejecutan el entrenamiento y la evaluación juntos, y el proceso de evaluación utiliza el conjunto de datos de evaluación para generar una puntuación. Esta puntuación será crucial para decidir si la nueva versión es mejor que la anterior, y se puede implementar para su consumo por parte de los robots.
En segundo lugar, para el proceso completo es necesario especificar dos conjuntos de datos: uno de entrada y otro de evaluación.
No existe ningún cambio en el conjunto de datos de evaluación en el contexto de la función de bucle de ajuste fino automático. Sigue siendo necesario seleccionar un conjunto de datos de la forma habitual, que contenga las dos carpetas (images y latest) y los dos archivos (schema.json y split.csv).
Sin embargo, el conjunto de datos de entrada ya no es un conjunto de datos, sino que es necesario seleccionar la carpeta de exportación en el conjunto de datos del AI Center que está conectado a la sesión de etiquetado de datos. De este modo, el entrenamiento se ejecuta en la última exportación de la sesión de etiquetado de datos, mientras que la evaluación se ejecuta en el mismo conjunto de datos de evaluación que se especifique.
En tercer lugar, hay que establecer la variable de entorno de reentrenamiento automático en Verdadero.
Por último, debes seleccionar Recurrente y establecer un día y una hora para dejar tiempo suficiente para que finalice la exportación desde el Administrador de documentos. Por ejemplo, si la exportación del Administrador de documentos se ejecuta a la 1 de la madrugada del sábado, el proceso podría ejecutarse a las 2 o 3 de la madrugada del sábado. Si la exportación no ha finalizado cuando se ejecuta el proceso, este utilizará la exportación anterior, y podría volver a entrenar con los mismos datos que entrenó la semana anterior.
