Ajuste preciso

AI Center includes the capability of fine-tuning ML models using data that has been validated by a human using Validation Station.

As your RPA workflow processes documents using an existing ML model, some documents may require human validation using the [Present Validation Station] (https://docs.uipath.com/es/activities/docs/present-validation-station) activity (available on attended bots or in the browser using Orchestrator Action Center).

The validated data generated in Validation Station can be exported using Machine Learning Extractor Trainer activity, and can be used to fine-tune ML models in AI Center.

No recomendamos entrenar modelos ML desde cero (es decir, el paquete ML DocumentUnderstanding) con datos de la estación de validación, sino solo para ajustar los modelos ML existentes (incluidos los modelos listos para usar).

• Para conocer los pasos detallados del ajuste preciso de un modelo ML, consulta la sección Importar documentos de la documentación del Document Manager.

• For more details about how to build a dataset for fine-tuning, go here.

  Importante:

  Añade siempre los datos de la estación de validación al mismo conjunto de datos y entrena con la versión menor 0 del paquete ML.

  Con frecuencia, se asume de manera errónea que la forma de utilizar los datos de la Estación de validación es volver a entrenar de manera iterativa la versión anterior del modelo, por lo que el lote actual se utiliza para entrenar el paquete X.1 y así obtener X.2. A continuación, el siguiente lote se entrena en X.2 para obtener X.3 y así sucesivamente. Esta es la manera incorrecta de utilizar el producto. Cada lote de la Estación de validación debe importarse en la misma sesión del Administrador de documentos que los datos originales manualmente etiquetados, formando un mayor conjunto de datos, que debe utilizarse para entrenar siempre en la versión X.0 del paquete ML.