Ajuste fino

AI Center includes the capability of fine-tuning ML models using data that has been validated by a human using Validation Station.

As your RPA workflow processes documents using an existing ML model, some documents may require human validation using the [Present Validation Station] (https://docs.uipath.com/pt-BR/activities/docs/present-validation-station) activity (available on attended bots or in the browser using Orchestrator Action Center).

The validated data generated in Validation Station can be exported using Machine Learning Extractor Trainer activity, and can be used to fine-tune ML models in AI Center.

Não recomendamos treinar modelos de ML do zero (ou seja, o Pacote de ML DocumentUnderstanding) usando dados do Validation Station, mas sim apenas para ajustar modelos de ML existentes (incluindo modelos prontos para uso).

• Para obter as etapas detalhadas envolvidas no ajuste fino de um modelo de ML, consulte a seção Importar documentos da documentação do Document Manager.

• For more details about how to build a dataset for fine-tuning, go here.

  Importante:

  Sempre adicione dados do Validation Station ao mesmo conjunto de dados e treine no Pacote de ML versão secundária 0 (zero)

  Muitas vezes, assume-se erroneamente que a maneira de usar os dados do Validation Station é retreinar iterativamente a versão do modelo anterior, de modo que o lote atual é usado para treinar o pacote X.1 para obter o X.2. Em seguida, o próximo lote treina em X.2 para obter X.3 e assim por diante. Esta é a maneira errada de usar o produto. Cada lote do Validation Station precisa ser importado para a mesma sessão do Document Manager que os dados originais rotulados manualmente, criando um conjunto de dados maior, que deve ser usado para treinar sempre na versão do Pacote de ML X.0.