Ajuste preciso

AI Center incluye la capacidad de ajustar los modelos de aprendizaje automático utilizando datos que han sido validados por un humano mediante la estación de validación.

A medida que tu flujo de trabajo RPA procesa los documentos usando un modelo ML existente, algunos documentos pueden requerir la validación humana con la actividad Mostrar estación de validación (disponible en los robots asistidos o en el navegador usado Action Center de Orchestrator).

Los datos validados generados en la estación de validación pueden exportarse utilizando la actividad Entrenador de extractores de aprendizaje automático y pueden utilizarse para afinar modelos ML en 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.

Importante: De forma errónea, a menudo se supone que la manera de utilizar los datos de la Estación de validación es volver a entrenar iterativamente la versión anterior del modelo, de manera que se utilice el lote actual para entrenar el paquete X.1 y obtener el 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.