Utiliza Data Manager

En esta página se describe cómo utilizar Data Manager para etiquetar un nuevo conjunto de datos y reentrenar un modelo ML.

Accede y configura Data Manager

Lanza la sesión de etiquetado de datos creada en Experiencia de la primera ejecución y ve a los ajustes para configurar el OCR.

Elige el OCR que pretendes utilizar en el menú desplegable Método OCR. Para UiPathDocumentOCR, pega la clave de licencia de Document Understanding (recupera la clave API de Document Understanding de la página Administración > Licencia) y, a continuación, pega la URL del OCR que generaste en la implementación de UiPathDocumentOCR.

Configura el preetiquetado con los modelos que has implementado siguiendo las instrucciones aquí. Pega el punto final público del modelo de Habilidad ML y la clave de licencia de Document Understanding. A continuación, haz clic en Guardar.

Para obtener información más detallada, consulta la documentación aquí: .

Importa el documento

Haz clic en el botón Importar desde una sesión de Data Manager.

Asigna un nombre al conjunto de datos y haz clic en Examinar los archivos para subirlos.

Selecciona el documento que deseas cargar.

Haz clic en Sí.

Para obtener más información, consulta la documentación aquí: Importar documentos.

Crear campos de extracción

Haz clic en para crear los campos que se van a extraer.

Puedes crear hasta 40 campos.

Para este ejercicio de validación, puedes crear algunos campos de factura comunes como fecha, nombre, número de factura y total. Asegúrate de cambiar el tipo de contenido según corresponda: fecha (fecha), nombre (cadena), número de factura (cadena) y total (número).

Para obtener más información, consulta la documentación aquí: Crear y configurar campos.

Etiquetar documentos

Ahora puedes empezar a etiquetar los documentos.

Haz clic en el botón Predecir en la parte superior para utilizar el modelo base de factura para predecir las etiquetas de los campos definidos, y corrígelo si la predicción es errónea.

Para cambiar la etiqueta, arrastra el ratón sobre el campo y pulsa el atajo de teclado para etiquetarlo (por ejemplo, d para etiquetar la fecha en el siguiente ejemplo).

Utiliza la flecha de la parte superior para pasar al siguiente documento hasta que hayas terminado la validación de etiquetas de todas las facturas cargadas.

Nota: Dado que el modelo base de Facturas ya ha funcionado muy bien y que la factura de muestra es sencilla y sin demasiadas variaciones, la precisión de la predicción se aproxima al 100 % en este caso y es posible que no tengas que corregir ninguna etiqueta.

Para obtener más detalles sobre el etiquetado de documentos, consulta la documentación aquí: Documentos de etiquetado.

Exportar documentos

Asegúrate de seleccionar el conjunto de datos correcto en el filtrado de conjuntos de datos y haz clic en el botón Exportar .

Haz clic en Exportar.

Ve a Conjuntos de datos en el mismo proyecto de AI Center y podrás ver el conjunto de datos de entrenamiento exportado.

Para obtener más detalles, por favor, consulta la documentación: Documentos de exportación.

Entrenar un modelo personalizado en AI Center

Ve a Procesos > Crear nuevo. Selecciona el tipo de ejecución de evaluación, elige el paquete de modelo y el conjunto de datos de entrada.

Selecciona la subcarpeta Exportar como conjunto de datos de entrada.

Haz clic en Crear para iniciar el proceso. El proceso puede tardar entre 1 y 2 horas en ejecutarse en máquinas con CPU.

Implementar el modelo ML reentrenado como habilidad ML

Ve a la pestaña Habilidades ML y crea una nueva Habilidad ML.

Elige el mismo paquete de modelo de factura anteriormente creado. Como hemos reentrenado el modelo, ahora hay una nueva versión inferior del paquete (1 frente a 0). Asegúrate de seleccionar la más reciente.

Una vez creada la habilidad ML, ve a Modificar implementación actual para hacerla pública. Activa el selector y haz clic en Confirmar.

Copia la URL de la Habilidad ML pública para su uso posterior.

¡Enhorabuena! Ya has reentrenado un modelo Factura con tu propio conjunto de datos y creado el punto final para acceder al modelo.