ai-center
latest
false
Importante :
A tradução automática foi aplicada parcialmente neste conteúdo.
UiPath logo, featuring letters U and I in white
AI Center
Automation CloudAutomation SuiteStandalone
Last updated 19 de nov de 2024

Como usar a Rotulagem de dados com pessoas no loop

A Rotulagem de dados permite carregar dados brutos, anotar dados de texto na ferramenta de rotulagem (para classificação ou reconhecimento da entidade) e usar os dados rotulados para treinar modelos de ML. Além disso, você pode usar a rotulagem de dados para validação manual em saídas do modelo.

Um cenário comum é quando você treina um modelo de extrator ou classificador. Quando a previsão do modelo fica abaixo de um limite de confiança definido, esses dados podem ser enviados ao Actions Center para validação humana. Os dados validados podem ser usados para retreinar o modelo a fim de melhorar a confiança nas previsões do modelo subsequentes.

Habilitação da validação humana

  1. Use a atividade Wait for External Task and Resume para criar uma tarefa no Actions Center a partir do Studio.
  2. Use as atividades Create Labeling Task e Create External Task para converter a saída do modelo em um formato compatível com a Rotulagem de Dados.
    O Data Labeling (rotulagem de dados) é compatível com arquivos que usam o formato JSON. O arquivo JSON deve conter um objeto “dados” que, por sua vez, contém a estrutura configurada na etapa anterior.
  3. Envie a tarefa para um humano revisar.
    Após um humano revisar e concluir a tarefa, o Objeto da Tarefa é atualizado com a saída da revisão humana.
  4. Converter Objeto da Tarefa em um formato que os modelos possam usar como dados de treinamento.
  5. Envie os dados validados para um conjunto de dados do AI Center como dados de treinamento usando a atividade Upload File.
  6. Inicie uma execução de pipeline usando o conjunto de dados carregado.
O fluxo de trabalho de amostra conclui todo o processo com participação de seres humanos, passando pelas seguintes etapas: Dados brutos > Rotulagem de dados > Treinamento do modelo de ML > Implantar Habilidade de ML > Gatilho de participação de seres humanos em previsões de baixa confiança > Retreinar modelo com dados validados para melhorar o desempenho do modelo.

Você pode usar esse fluxo de trabalho de amostra para testar as sequências de participação de seres humanos. Esse fluxo de trabalho amostral usa a solução Modelo de IA de e-mail . Para obter mais informações sobre como configurar e usar o modelo de IA de e-mail, consulte a página Configuração da IA de e-mail .

  • Habilitação da validação humana

Esta página foi útil?

Obtenha a ajuda que você precisa
Aprendendo RPA - Cursos de automação
Fórum da comunidade da Uipath
Uipath Logo White
Confiança e segurança
© 2005-2024 UiPath. Todos os direitos reservados.