Extractor con aprendizaje automático

Extractor con aprendizaje automático

El Extractor con aprendizaje automático es una herramienta de extracción de datos que utiliza modelos de aprendizaje automático con el fin de identificar e informar sobre los datos destinados a la extracción de datos.

Esta actividad es el complemento de los modelos de UiPath Document Understanding, como medio para consumir dichos modelos dentro de sus flujos de trabajo.

El enfoque del aprendizaje automático se recomienda especialmente para los documentos estructurados o semiestructurados en los que varían mucho los diseños de los distintos proveedores de documentos. Dado su enfoque de aprendizaje automático, el extractor utiliza un modelo de aprendizaje automático entrenado, que aprende y puede inferir valores para los campos objetivo, incluso a partir de documentos y diseños que nunca ha visto antes. Es decir, si los documentos no siguen un patrón de texto o diseño, el Extractor con aprendizaje automático puede ser una buena opción para tu caso de uso.

El modelo de aprendizaje automático puede utilizarse de diversas maneras:

• con uno de los puntos finales públicos de UiPath Document Understanding, si deseas utilizar modelos genéricos dirigidos a determinados tipos de documentos o
• con modelos de aprendizaje automático entrenados a medida a partir de los modelos disponibles de UiPath Document Understanding.

This extractor can be trained / re-trained. See the How to Train section for details.

Importante:

Las imágenes con una resolución inferior a 50 x 50 píxeles no pueden procesarse, por lo que se genera un error.

Requisitos especiales

Debes utilizar:

• uno de los puntos finales públicos de UiPath Document Understanding para la extracción de datos o
• modelos de aprendizaje automático alojados en AI Center en Automation Cloud o
• modelos de aprendizaje automático alojados en AI Center local, pero con licencia a través de Automation Cloud, en los que debes utilizar tu clave de API de Automation Cloud para Document Understanding.

Para utilizar el Extractor con aprendizaje automático bajo licencia local, debes alojar tus modelos de Document Understanding en tu instancia local de AI Center (instalación aislada).

Cómo configurar

Configuración de la actividad

Si el punto final que utilizas tiene licencia a través de Automation Cloud, debes facilitar tu clave API de Automation Cloud Document Understanding.

Si utilizas el Extractor con aprendizaje automático con un punto final público de UiPath Document Understanding o con una habilidad ML pública en AI Center, debes configurar el argumento del punto final de la actividad con la URL correspondiente.

Si utilizas el Extractor de aprendizaje automático con una habilidad ML implementada, debes configurar el argumento Habilidad ML de la actividad con la selección correcta de tu lista de habilidades ML alojadas en AI Center.

Si intentas establecer ambas opciones, se mostrará un error, ya sea en el asistente de configuración o directamente en el flujo de trabajo:

Configurar capacidades del extractor ML

When first dropped in a Data Extraction Scope, the Machine Learning Extractor will open a configuration wizard. The same wizard is available if you open the Configure Extractors wizard of the Data Extraction Scope and click on the configuration icon under the extractor's name.

El asistente permite introducir un Punto final o una Habilidad ML, así como proporcionar una ClaveAPI (si es necesario). Si introduces un Punto final y una ClaveAPI, debes introducirlos sin comillas, y los valores no pueden ser variables.

Si lo deseas, puedes utilizar la opción "Actualizar argumentos de la actividad" para rellenar previamente los argumentos de la actividad con los valores añadidos en el asistente.

Al hacer clic en la opción "Obtener capacidades", el Extractor con aprendizaje automático "leerá y notificará" sus capacidades internas (qué tipos de documentos y qué campos sabe procesar), con el fin de ayudarte a configurar correctamente la extracción de datos.

Se recomienda utilizar el asistente de Capacidades del extractor ML cada vez que se cambie la Habilidad ML o el Punto final utilizado en el flujo de trabajo, para garantizar así que la configuración y la asignación de taxonomía en el Ámbito de extracción de datos siguen siendo válidas.

Configurar el Extractor ML en el Ámbito de extracción de datos

Una vez ejecutado el asistente de Capacidades del extractor ML, observarás que el asistente Configurar extractores ya no muestra cuadros de texto para la asignación de taxonomía, sino listas desplegables.

Expand the document type that you want to extract data for, and start selecting the fields you are targeting, by checking the checkboxes next to the appropriate fields and by selecting, from the available drop-down list, the correct field from the ML model you wish to map to each particular field. The drop-down list contains all fields that the Machine Learning Extractor, using the endpoint entered in the Machine Learning Extractor wizard, declares as extraction capability.

To check if you are using the latest capabilities of the extractor, you can click the Get or refresh extractor capabilities which opens the Machine Learning Extractor wizard.

Importante:

You cannot choose the same option for two distinct fields.

If you wish to use the Extractor's training capabilities as well, it is strongly recommended that you enter a unique string, alphanumeric value, in the Framework Alias configuration field, and then use the exact same string value in the corresponding Framework Alias field of Train Extractors Scope configuration, for the trainers that need to receive the complete training data.

Select the Save button once all data is configured properly.

Cómo entrenarlo

Use the Machine Learning Extractor Trainer activity within a Train Extractors Scope, in order to collect training data for your Machine Learning Extractor model instance. The thus collected data can be used for curation and then importing with the purpose of training, in your instance of AI Center (Cloud or on-premises).