Medida

Puedes comprobar el estado general de tu proyecto y comprobar las áreas con potencial de mejora en la sección Medida.

Medida del proyecto

La medición principal de la página es la puntuación del proyecto general.

Esta medida influye en las puntuaciones de clasificador y del extractor para todos los tipos de documentos. La puntuación de cada factor corresponde a la calificación del modelo y puede verse en Medida de clasificación y Medida de extracción, respectivamente.

La calificación del modelo es una funcionalidad destinada a ayudarte a visualizar el rendimiento de un modelo de clasificación. Se expresa como una puntuación del modelo de 0 a 100 de la siguiente manera:

• Deficiente (0-49)
• Promedio (50-69)
• Bueno (70-89)
• Excelente (90-100)

Independientemente de la puntuación del modelo, depende de ti decidir cuándo detener el entrenamiento, en función de las necesidades de tu proyecto. Incluso si un modelo tiene la calificación de Excelente, eso no significa que vaya a cumplir todos los requisitos empresariales.

Medida de clasificación

La puntuación de la Clasificación influye en el rendimiento del modelo, así como en el tamaño y la calidad del conjunto de datos.

Nota: la puntuación de clasificación solo está disponible si tienes más de un tipo de documento creado.

Si haces clic en Clasificación, se muestran dos pestañas a la derecha:

• Factores: proporciona recomendaciones sobre cómo mejorar el rendimiento de tu modelo. Puedes obtener recomendaciones sobre el tamaño del conjunto de datos o el rendimiento del modelo entrenado para cada tipo de documento.
• Métricas: proporciona métricas útiles, como el número de documentos de entrenamiento y prueba, la precisión, la exactitud, la recuperación y la puntuación F1 para cada tipo de documento.

Medida de extracción

La Puntuación de extracción influye en el rendimiento general del modelo, así como en el tamaño y la calidad del conjunto de datos. Esta vista está dividida en tipos de documentos. También puedes ir directamente a la vista Anotar de cada tipo de documento haciendo clic en Anotar.

Si haces clic en cualquiera de los tipos de documentos disponibles desde la vista Extracción, se muestran tres pestañas a la derecha:

• Factores: proporciona recomendaciones sobre cómo mejorar el rendimiento de tu modelo. Puedes obtener recomendaciones sobre el tamaño del conjunto de datos (número de documentos cargados, número de documentos anotados) o el rendimiento del modelo entrenado (precisión de los campos) para el tipo de documento seleccionado.
• Conjunto de datos: proporciona información sobre los documentos usados para el entrenamiento del modelo, el número total de páginas importadas y el número total de páginas etiquetadas.
• Métricas: proporciona métricas e información útiles, como el nombre del campo, el número de estado de entrenamiento y la precisión para el tipo de documento seleccionado. La precisión se obtiene del proceso de entrenamiento.

Diagnóstico de conjuntos de datos

La pestaña Conjunto de datos te ayuda a crear conjuntos de datos eficaces proporcionando información y recomendaciones sobre los pasos necesarios para conseguir una buena precisión del modelo entrenado.

Hay tres niveles de estado del conjunto de datos expuestos en la barra de administración:

• Rojo: se necesitan más datos de entrenamiento etiquetados.
• Naranja: se recomienda que haya más datos de entrenamiento etiquetados.
• Verde: se consigue el nivel necesario de datos de entrenamiento etiquetados.

Si no se crea ningún campo en la sesión, el nivel de estado del conjunto de datos es gris.