Ajuste preciso

AI Center incluye la capacidad de afinar los modelos ML con datos que han sido validados por una persona utilizando la Estación de validación.

A medida que tu flujo de trabajo RPA procesa documentos utilizando un modelo ML existente, algunos documentos pueden requerir validación humana utilizando la [Estación de validación presente] (https://docs.uipath.com/es/activities/docs/present-validation-station) actividad (disponible en bots attended o en el explorador que utilice el Action Center de Orchestrator).

Los datos validados generados en la Estación de validación pueden exportarse mediante la actividad Entrenador del extractor con aprendizaje automático, y pueden utilizarse para afinar los 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.

• Para obtener más detalles sobre cómo crear un conjunto de datos para el ajuste preciso, dirígete aquí.

  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.