- Información general
- Proceso de Document Understanding
- Tutoriales de inicio rápido
- Componentes de marco
- Información general
- Actividades de Document Understanding
- Resumen de la clasificación de documentos
- Asistente para Configurar clasificadores de Clasificar ámbito de documento
- Clasificador inteligente de palabra clave
- Clasificador basado en palabras clave
- Clasificador de aprendizaje automático
- Clasificador generativo
- Actividades relacionadas con la clasificación de documentos
- Consumo de datos
- Llamadas a API
- Paquetes ML
- Información general
- Document Understanding - Paquete ML
- DocumentClassifier: paquete ML
- Paquetes ML con capacidades OCR
- 1040: paquete ML
- 1040 Anexo C - Paquete ML
- 1040 Anexo D - Paquete ML
- 1040 Anexo E - Paquete ML
- 1040x: paquete ML
- 3949a: paquete ML
- 4506T: paquete ML
- 709: paquete ML
- 941x: paquete ML
- 9465: paquete ML
- 990 - 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
- CMS1500 - Paquete ML
- Declaración de conformidad de la UE: Paquete ML
- Estados financieros: paquete ML
- FM1003: paquete ML
- I9 - Paquete ML
- Documentos de identidad: paquete ML
- Facturas: paquete ML
- FacturasChina - Paquete ML
- Facturas en hebreo: paquete ML
- FacturasIndia - Paquete ML
- FacturasJapón - Paquete ML
- Envío de facturas: paquete ML
- Listas de embalaje: paquete ML
- Pasaportes: paquete ML
- Nóminas - - Paquete ML
- Órdenes de compra: paquete ML
- Recibos: paquete ML
- ConsejosDeRemesas: paquete ML
- UB04 - 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
- Requisitos de hardware
- Procesos
- Acerca de los procesos
- Procesos de entrenamiento
- Procesos de evaluación
- Procesos completos
- Ajuste preciso
- Administrador de documentos
- Servicios de OCR
- Aprendizaje profundo
- Paneles de insights
- Document Understanding implementado en Automation Suite
- Document Understanding implementado en AI Center independiente
- Licencia
- Actividades
- 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
Acerca de los procesos
Document UnderstandingTM ML packages can run all three types of pipelines:
Una vez completado, una ejecución de un proceso tiene outputs y registros asociados. Para ver esta información, en la pestaña Procesos de la barra lateral izquierda, haz clic en un proceso para abrir la vista de procesos que consiste en lo siguiente:
- los detalles del proceso, como el tipo, el nombre y la versión del Paquete ML, el conjunto de datos, el uso de la GPU, los parámetros y el tiempo de ejecución
- el panel de Salidas; que siempre incluye un archivo
_results.jsoncon un resumen de los detalles del proceso - la página Registros; los registros también pueden obtenerse en la pestaña Registros ML en la barra lateral izquierda
Los procesos de entrenamiento o los procesos completos también pueden usarse para:
- Ajuste preciso de los modelos ML con datos de la Estación de validación
Entrenamiento:
Entrenamiento de un modelo desde cero, es decir, con el paquete ML DocumentUnderstanding de AI Center.
Volver a entrenar:
Entrenamiento con un modelo base preentrenado, es decir, usando uno de los otros paquetes ML de extracción de documentos de AI Center como Facturas, Recibos, Órdenes de compra, etc.
Reentrenamiento automático:
Es el nombre de una variable de entorno que puede establecerse al crear un proceso en AI Center y que permite que el proceso use automáticamente el conjunto de datos exportado más reciente para el entrenamiento. Esta variable es independiente de si el conjunto de datos incluye datos de la estación de validación o no.
Ajuste preciso:
Entrenamiento o reentrenamiento de un modelo usando un conjunto de datos que incluye datos procedentes de la estación de validación.
Ajuste fino automático:
Usar la característica de variable de entorno de reentrenamiento automático para entrenar automáticamente un modelo con los datos introducidos desde la estación de validación mediante la característica de exportación programada del administrador de documentos.
