{"id":1602,"date":"2023-02-23T16:39:00","date_gmt":"2023-02-23T16:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/a-la-cabeza-del-sector-la-innovadora-tecnologia-del-modelo-ml-personalizado-de-graip-ai-en-idp"},"modified":"2024-12-09T15:14:16","modified_gmt":"2024-12-09T15:14:16","slug":"a-la-cabeza-del-sector-la-innovadora-tecnologia-del-modelo-ml-personalizado-de-graip-ai-en-idp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/es\/a-la-cabeza-del-sector-la-innovadora-tecnologia-del-modelo-ml-personalizado-de-graip-ai-en-idp","title":{"rendered":"L\u00edder del sector: La innovadora tecnolog\u00eda del modelo ML personalizado de Graip.AI en IDP"},"content":{"rendered":"\n<p>En el campo del <a href=\"https:\/\/graip.ai\/es\/ia-e-idp\">Procesamiento Inteligente de Documentos<\/a> (IPD), los modelos de Aprendizaje Autom\u00e1tico (AM) se utilizan cada vez m\u00e1s para automatizar el proceso de extracci\u00f3n de pares clave-valor de distintos tipos de documentos. Estos modelos ML se construyen entrenando sobre un conjunto de ejemplos etiquetados, donde el objetivo es aprender a reconocer e identificar pares clave-valor como &#8220;fecha de creaci\u00f3n del documento&#8221; y &#8220;n\u00famero de documento&#8221; dentro de un documento.<\/p>\n\n\n\n<p>Una vez entrenado el modelo, puede aplicarse a documentos nuevos y no vistos, lo que le permite extraer autom\u00e1ticamente informaci\u00f3n relevante, como fechas y n\u00fameros. Esta informaci\u00f3n extra\u00edda puede utilizarse para clasificar, organizar y gestionar documentos de forma eficaz. La automatizaci\u00f3n de estas tareas, como la introducci\u00f3n de datos y la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n, supone un importante ahorro de tiempo y una mayor eficacia dentro de la organizaci\u00f3n. Adem\u00e1s, los modelos ML de IDP se actualizan y mejoran continuamente con nuevos datos de entrenamiento, lo que les permite adaptarse a los formatos cambiantes de los documentos y aumentar la precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero cuando se trata de extraer pares clave-valor de documentos, elegir el modelo adecuado puede marcar la diferencia. Aunque los modelos preentrenados, como los que ofrecen las grandes empresas tecnol\u00f3gicas, son una opci\u00f3n popular por su facilidad de uso, los modelos personalizados pueden ser una mejor opci\u00f3n para conseguir una gran precisi\u00f3n y encontrar todos los pares clave-valor.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Contenido<\/h2><ul><li><a href=\"#h-comparacion-del-modelo-ml-de-graip-ai-con-el-modelo-preentrenado-de-microsoft\" data-level=\"2\">Comparaci\u00f3n del modelo ML de Graip.AI con el modelo preentrenado de Microsoft<\/a><\/li><li><a href=\"#h-modelo-ml-de-microsoft\" data-level=\"2\">Modelo ML de Microsoft<\/a><\/li><li><a href=\"#h-modelo-ml-graip-ai\" data-level=\"2\">Modelo ML Graip.AI<\/a><\/li><li><a href=\"#h-conclusion\" data-level=\"2\">Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-comparacion-del-modelo-ml-de-graip-ai-con-el-modelo-preentrenado-de-microsoft\">Comparaci\u00f3n del modelo ML de Graip.AI con el modelo preentrenado de Microsoft<\/h2>\n\n\n\n<p>En una prueba reciente, utilizamos un documento tanto en ingl\u00e9s como en let\u00f3n para ver c\u00f3mo afrontaban el reto los dos modelos. Ambos modelos funcionaron bien, pero hab\u00eda algunas diferencias notables en sus enfoques.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"345\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li1_2ebfa6ee92.webp\" alt=\"modelo ML de Graip.AI \/ modelo de Microsoft\" class=\"wp-image-333 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/345;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Una de las principales diferencias es que nuestro modelo personalizado se adhiere sistem\u00e1ticamente a la l\u00f3gica de que todo el texto del documento debe dividirse en pares clave-valor. Por ejemplo, el t\u00edtulo del documento debe tratarse porque a menudo es un n\u00famero de documento con informaci\u00f3n explicativa importante. Sin embargo, el modelo de Microsoft no considera importante esta informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"420\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li2_de4f3b8cb6.webp\" alt=\"modelo ML de Graip.AI \/ modelo de Microsoft: principales diferencias\" class=\"wp-image-332 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/420;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>En general, el modelo de Microsoft suele ignorar tambi\u00e9n otros pares clave-valor importantes. No es un buen enfoque, ya que dividir todo el texto en claves y valores es una estrategia mejor. Aunque nuestro modelo personalizado cometa un error, puede corregirse m\u00e1s tarde, pero si se ignora la informaci\u00f3n, se pierde.<\/p>\n\n\n\n<p>Desde la perspectiva del usuario final, utilizar el modelo de Microsoft puede ser menos beneficioso, ya que puede perderse informaci\u00f3n importante. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n descubrimos que el modelo de Microsoft no siempre reconoce correctamente los pares clave-valor.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"398\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li3_09de880ed1.webp\" alt=\"Modelo ML Graip.AI \/ Microsoft\" class=\"wp-image-331 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/398;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Aunque ambos modelos funcionan bien, nuestro modelo ML personalizado es m\u00e1s adecuado para extraer informaci\u00f3n importante de los documentos. Su enfoque en dividir todo el texto en claves y valores y su capacidad para corregir errores posteriormente lo convierten en una opci\u00f3n m\u00e1s fiable para los usuarios que buscan extraer informaci\u00f3n de sus documentos. Por otra parte, el modelo de Microsoft a menudo ignora informaci\u00f3n importante, lo que puede hacer que se pierdan conocimientos importantes de los datos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modelo-ml-de-microsoft\">Modelo ML de Microsoft<\/h2>\n\n\n\n<p>Una de las principales ventajas del modelo de Microsoft es su capacidad de ofrecer buenos resultados desde el principio para documentos en idiomas comunes, sobre todo en ingl\u00e9s. El modelo tambi\u00e9n est\u00e1 bien respaldado por Microsoft, que publica actualizaciones cada seis meses, lo que est\u00e1 bastante bien para una plataforma tan grande. Adem\u00e1s, el modelo tiene una interfaz f\u00e1cil de usar y Microsoft invierte mucho en apoyo a la investigaci\u00f3n y el desarrollo de la AI. Microsoft tambi\u00e9n ofrece una capacidad limitada para reentrenar su modelo, aunque puede ser caro y dif\u00edcil hacerlo.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otra parte, uno de los principales inconvenientes del modelo de Microsoft es que puede considerarse anticuado en un momento dado, lo que puede no ser conveniente para los usuarios que ya lo hayan integrado en su sistema. Adem\u00e1s, el modelo no proporciona una interfaz para el aprendizaje activo y las mejoras posteriores al procesamiento, y puede ser dif\u00edcil predecir los resultados del modelo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modelo-ml-graip-ai\">Modelo ML Graip.AI<\/h2>\n\n\n\n<p>Una de las principales ventajas de nuestro modelo es que se centra en la clasificaci\u00f3n de todo el documento y en la b\u00fasqueda de pares clave-valor, lo que garantiza que no se pierda informaci\u00f3n. Tambi\u00e9n hemos demostrado una precisi\u00f3n muy alta en el reconocimiento de documentos. Adem\u00e1s, nuestro modelo ML es compatible con distintos idiomas y podemos proporcionar alojamiento in situ, lo que permite a los usuarios colocar y almacenar sus datos en sus propios servidores para mayor seguridad.<\/p>\n\n\n\n<p>Otra ventaja de nuestro modelo es su conformidad legal, cumpliendo todas las normas de seguridad necesarias. Con nuestro modelo, los usuarios tienen pleno control sobre el reentrenamiento y el postprocesamiento, lo que permite un aprendizaje activo.<\/p>\n\n\n\n<p>Nuestro modelo tambi\u00e9n ofrece a los usuarios un control total sobre todas las versiones del modelo y permite una f\u00e1cil integraci\u00f3n con soluciones de terceros.<\/p>\n\n\n\n<p>En conclusi\u00f3n, nuestro modelo personalizado ofrece una serie de ventajas sobre otros modelos del mercado, como su enfoque en la clasificaci\u00f3n de todo el documento y la b\u00fasqueda de pares clave-valor, su alta calidad de reconocimiento de documentos, su compatibilidad con distintos idiomas, sus opciones de alojamiento in situ y su conformidad legal. Adem\u00e1s, los usuarios tienen pleno control sobre el reentrenamiento y el postprocesamiento, y pueden integrarlo con soluciones de terceros.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Lo que diferencia al modelo <a href=\"https:\/\/graip.ai\/es\">Graip.AI<\/a> de otros del mercado es que se centra en clasificar todo el texto de un documento en claves y valores, y en definir las relaciones entre ellos. Este enfoque garantiza que no se pierda ninguna informaci\u00f3n y permite una comprensi\u00f3n m\u00e1s completa de los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Otra ventaja clave del modelo Graip.AI es su funci\u00f3n de aprendizaje activo. Esto permite al cliente marcar \u00e9l mismo los datos y, una vez entrenado el modelo, s\u00f3lo hacer ligeros retoques en los resultados si es necesario. El resultado es un sistema totalmente automatizado en el que el cliente gestiona sus propios ciclos y plantillas.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s de su rendimiento superior, el modelo Graip.AI tambi\u00e9n es m\u00e1s rentable que su hom\u00f3logo de Microsoft.<\/p>\n\n\n\n<p>En conjunto, el modelo Graip.AI representa un importante paso adelante en el campo del Procesamiento Inteligente de Datos (<a href=\"https:\/\/graip.ai\/blog\/es\/guia-para-principiantes-sobre-el-tratamiento-inteligente-de-documentos\">IDP<\/a>). Su enfoque en la clasificaci\u00f3n de todo el texto de un documento, su funci\u00f3n de aprendizaje activo y su rentabilidad lo convierten en una opci\u00f3n muy atractiva para las empresas y organizaciones que buscan extraer informaci\u00f3n valiosa de sus datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En el campo del Procesamiento Inteligente de Documentos (IPD), los modelos de Aprendizaje Autom\u00e1tico (AM) se utilizan cada vez m\u00e1s para automatizar el proceso de extracci\u00f3n de pares clave-valor de distintos tipos de documentos. 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