Conceptos clave

Familiarízate con los conceptos básicos de UiPath® Document Understanding^TM.

Aprendizaje activo

El aprendizaje activo es nuestro enfoque moderno para crear modelos para Document Understanding^TM.

El aprendizaje activo ofrece una experiencia interactiva en la que el algoritmo de aprendizaje puede pedir al usuario que etiquete los datos con los resultados deseados. Este proceso ayuda a reducir el tiempo y los datos necesarios para entrenar un modelo de aprendizaje automático hasta en un 80 %. La IA se utiliza para guiar el proceso, que incluye la anotación automática, que suele ser la tarea que más tiempo consume. El modelo también ofrece recomendaciones de expertos para mejorar la precisión utilizando los conjuntos de datos más informativos.

Figura 1. Cómo funciona el aprendizaje activo

Al utilizar el aprendizaje activo, también puedes supervisar tus automatizaciones a través de las funciones de análisis.

Tipos de documento

Un tipo de documento se refiere a la clasificación o categorización de un documento en función de su contenido, formato, propósito u otros factores distintivos. Algunos ejemplos pueden incluir facturas, recibos, contratos, informes, historiales médicos, documentos legales y otros.

Algunos tipos de documentos tienen un contenido extremadamente estructurado, mientras que otros consisten principalmente en texto libre. En función de esto, los documentos se clasifican en tres formatos principales:

• Estructurado: documentos diseñados para recopilar información en un formato específico. Por ejemplo, las encuestas, los formularios de impuestos, los pasaportes o las licencias son todos documentos estructurados.
• Semiestructurado: documentos que no siguen un formato estricto y no están vinculados a los campos de datos especificados. Los documentos semiestructurados incluyen facturas, recibos, facturas de servicios públicos, extractos bancarios y otros.
• No estructurado: documentos que no siguen un modelo específico u organizado. Por ejemplo, los contratos, los contratos de alquiler o los artículos de noticias son todos documentos no estructurados.

Para obtener más información sobre los tipos de documentos, consulta la sección Tipos de documentos.

Modelos ML

Los modelos ML son como los asistentes virtuales que se han entrenado para aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones. Estos modelos son esencialmente algoritmos que aprenden a reconocer patrones en función de los datos históricos. Cuantos más datos a los que estén expuestos, mejor podrán mejorar sus predicciones o decisiones a lo largo del tiempo.

Puedes encontrar varios modelos ML listos para usar en Document Understanding^TM. Estos modelos te ayudan a clasificar y extraer cualquier punto de datos común de documentos semiestructurados o no estructurados, sin necesidad de configuración.

Consulte la página Modelos listos para usar para ver la lista completa de modelos preentrenados y sus campos.

Los modelos ML pueden entrenarse en la mayoría de los idiomas, siempre que el OCR reconozca el documento y el texto con alta confianza.

Reconocimiento óptico de caracteres

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología especial que se utiliza para convertir diferentes tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF o imágenes tomadas por una cámara digital, en datos editables y susceptibles de búsqueda.

La precisión de un motor de OCR con mayor frecuencia depende de la calidad del documento original. Un texto claro, bien formateado y con un tipo de letra legible suele producir los mejores resultados.

Para obtener más información sobre los idiomas compatibles con las opciones de motores OCR proporcionadas por UiPath®, consulta la página Idiomas compatibles con OCR .