Document Understanding
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Guía del usuario de Document Understanding para la experiencia moderna
Última actualización 26 de abr. de 2024

Información general

Acerca de los paquetes ML

El uso de un paquete ML de Document Undestanding implica estos pasos:

  • Recopila muestras de documentos y los requisitos de los puntos de datos que deben extraerse.
  • Etiquetado de documentos con Document Manager.
  • Descarga o exportación de documentos etiquetados como conjunto de datos de entrenamiento y carga de la carpeta exportada en el almacenamiento de AI Center.
  • Ejecución de un proceso de entrenamiento en AI Center.
  • Implementación del modelo entrenado como una habilidad ML en AI Center.
  • Consultar la habilidad ML desde un flujo de trabajo RPA con el paquete de actividades UiPath.DocumentUnderstanding.ML.
    Nota: recuerda que el uso de los paquetes ML de Document Understanding requiere que la máquina en la que está instalado AI Center pueda acceder a https://du-metering.uipath.com.
    Importante: Al crear un paquete UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities en AI Center, el nombre del paquete no debería contener ninguna palabra clave reservada para Python, coclassmobreak ,from ,finally ,global ,None , , etc. Ten en cuenta que esta lista no es exhaustiva, ya que el nombre del paquete se usa para class <pkg-name> y import <pkg-name> .

Se trata de modelos de aprendizaje automático listos para usarse para clasificar y extraer cualquier punto de datos común de documentos semiestructurados o no estructurados, incluidos los campos regulares, las columnas de tablas y los campos de clasificación, con un enfoque sin plantillas.



Nota:

Los paquetes de aprendizaje automático suministrados por UiPath tienen la versión 0 y ya están disponibles en tu tenant, lo que significa que no es necesario descargarlos.

La descarga está disponible solo para las versiones 1 o superiores, que ya fueron entrenadas por ti.

Tipos de paquetes ML

Document Understanding contiene múltiples paquetes de ML divididos en cinco categorías principales:

  • Acerca de los paquetes ML
  • Tipos de paquetes ML

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