{"id":1615,"date":"2023-02-23T16:39:00","date_gmt":"2023-02-23T16:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/leader-nel-settore-la-tecnologia-innovativa-del-modello-ml-personalizzato-di-graip-ai-in-idp"},"modified":"2024-12-09T15:08:02","modified_gmt":"2024-12-09T15:08:02","slug":"leader-nel-settore-la-tecnologia-innovativa-del-modello-ml-personalizzato-di-graip-ai-in-idp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/it\/leader-nel-settore-la-tecnologia-innovativa-del-modello-ml-personalizzato-di-graip-ai-in-idp","title":{"rendered":"Leader nel settore: La tecnologia innovativa del modello ML personalizzato di Graip.AI in IDP"},"content":{"rendered":"\n<p>Nel campo dell&#8217;<a href=\"https:\/\/graip.ai\/it\/ai-idp\">Intelligent Document Processing<\/a> (IDP), i modelli di Machine Learning (ML) sono sempre pi\u00f9 utilizzati per automatizzare il processo di estrazione di coppie chiave-valore da diversi tipi di documenti. Questi modelli di ML sono costruiti mediante l&#8217;addestramento su un insieme di esempi etichettati, dove l&#8217;obiettivo \u00e8 imparare a riconoscere e identificare coppie chiave-valore come &#8220;data di creazione del documento&#8221; e &#8220;numero del documento&#8221; all&#8217;interno di un documento.<\/p>\n\n\n\n<p>Una volta addestrato, il modello pu\u00f2 essere applicato a documenti nuovi e non visti, consentendo di estrarre automaticamente informazioni rilevanti come date e numeri. Queste informazioni estratte possono essere utilizzate per classificare, organizzare e gestire efficacemente i documenti. L&#8217;automazione di queste attivit\u00e0, come l&#8217;inserimento dei dati e il recupero delle informazioni, porta a un notevole risparmio di tempo e a una maggiore efficienza all&#8217;interno dell&#8217;organizzazione. Inoltre, i modelli di ML in IDP vengono continuamente aggiornati e migliorati con nuovi dati di addestramento, il che consente loro di adattarsi ai formati dei documenti in evoluzione e di aumentare la precisione.<\/p>\n\n\n\n<p>Ma quando si tratta di estrarre coppie chiave-valore dai documenti, la scelta del modello giusto pu\u00f2 fare la differenza. Sebbene i modelli pre-addestrati, come quelli offerti dalle grandi aziende tecnologiche, siano una scelta popolare per la loro facilit\u00e0 d&#8217;uso, i modelli personalizzati possono essere un&#8217;opzione migliore per ottenere un&#8217;elevata precisione e trovare tutte le coppie chiave-valore.<\/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>Contenuto<\/h2><ul><li><a href=\"#h-confronto-tra-il-modello-di-ml-di-graip-ai-e-il-modello-pre-addestrato-di-microsoft\" data-level=\"2\">Confronto tra il modello di ML di Graip.AI e il modello pre-addestrato di Microsoft<\/a><\/li><li><a href=\"#h-modello-ml-di-microsoft\" data-level=\"2\">Modello ML di Microsoft<\/a><\/li><li><a href=\"#h-modello-ml-di-graip-ai\" data-level=\"2\">Modello ML di Graip.AI<\/a><\/li><li><a href=\"#h-conclusioni\" data-level=\"2\">Conclusioni<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-confronto-tra-il-modello-di-ml-di-graip-ai-e-il-modello-pre-addestrato-di-microsoft\">Confronto tra il modello di ML di Graip.AI e il modello pre-addestrato di Microsoft<\/h2>\n\n\n\n<p>In un recente test, abbiamo utilizzato un documento in inglese e in lettone per vedere come i due modelli hanno gestito la sfida. Entrambi i modelli si sono comportati bene, ma ci sono state alcune differenze evidenti nei loro approcci.<\/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=\"modello di ML di Graip.AI \/ 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 delle differenze principali \u00e8 che il nostro modello personalizzato aderisce alla logica secondo cui tutto il testo del documento deve essere suddiviso in coppie chiave-valore. Ad esempio, il titolo del documento dovrebbe essere gestito perch\u00e9 spesso \u00e8 un numero di documento con importanti informazioni esplicative. Tuttavia, il modello Microsoft non considera queste informazioni importanti.<\/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=\"modello di ML di Graip.AI \/ Microsoft: differenze principali\" 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>In generale, il modello Microsoft spesso ignora anche altre importanti coppie chiave-valore. Questo non \u00e8 un buon approccio: dividere tutto il testo in chiavi e valori \u00e8 una strategia migliore. Anche se il nostro modello personalizzato commette un errore, pu\u00f2 essere corretto in seguito, ma se le informazioni vengono ignorate, vanno perse.<\/p>\n\n\n\n<p>Dal punto di vista dell&#8217;utente finale, l&#8217;utilizzo del modello Microsoft pu\u00f2 essere meno vantaggioso in quanto le informazioni importanti potrebbero andare perse. Inoltre, abbiamo riscontrato che il modello Microsoft non sempre riconosce correttamente le coppie chiave-valore.<\/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=\"Modello ML di Graip.AI \/ Modello ML di 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>Sebbene entrambi i modelli abbiano buone prestazioni, il nostro modello ML personalizzato \u00e8 pi\u00f9 adatto a estrarre informazioni importanti dai documenti. La sua attenzione alla suddivisione di tutto il testo in chiavi e valori e la sua capacit\u00e0 di correggere gli errori in un secondo momento la rendono una scelta pi\u00f9 affidabile per gli utenti che vogliono estrarre informazioni dai loro documenti. Il modello Microsoft, invece, spesso ignora informazioni importanti che possono portare alla perdita di importanti conoscenze sui dati.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modello-ml-di-microsoft\">Modello ML di Microsoft<\/h2>\n\n\n\n<p>Uno dei principali vantaggi del modello Microsoft \u00e8 la sua capacit\u00e0 di fornire buoni risultati per i documenti nelle lingue pi\u00f9 comuni, in particolare l&#8217;inglese. Il modello \u00e8 anche ben supportato da Microsoft: gli aggiornamenti vengono rilasciati ogni sei mesi, il che \u00e8 abbastanza buono per una piattaforma cos\u00ec grande. Inoltre, il modello ha un&#8217;interfaccia facile da usare e Microsoft investe molto nella ricerca e nello sviluppo dell&#8217;intelligenza artificiale. Microsoft offre anche la possibilit\u00e0 limitata di riqualificare il suo modello, anche se pu\u00f2 essere costoso e difficile farlo.<\/p>\n\n\n\n<p>D&#8217;altra parte, uno dei principali svantaggi del modello Microsoft \u00e8 che pu\u00f2 essere considerato obsoleto in qualsiasi momento, il che potrebbe non essere conveniente per gli utenti che lo hanno gi\u00e0 integrato nel loro sistema. Inoltre, il modello non fornisce un&#8217;interfaccia per l&#8217;apprendimento attivo e i miglioramenti post-elaborazione e pu\u00f2 essere difficile prevedere i risultati del modello.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modello-ml-di-graip-ai\">Modello ML di Graip.AI<\/h2>\n\n\n\n<p>Uno dei principali vantaggi del nostro modello \u00e8 che si concentra sulla classificazione dell&#8217;intero documento e sulla ricerca di coppie chiave-valore, garantendo che nessuna informazione vada persa. Abbiamo anche dimostrato una qualit\u00e0 molto elevata nel riconoscimento dei documenti. Inoltre, il nostro modello ML supporta diverse lingue e possiamo fornire un hosting on-premise, consentendo agli utenti di collocare e archiviare i dati sui propri server per una maggiore sicurezza.<\/p>\n\n\n\n<p>Un altro vantaggio del nostro modello \u00e8 la sua conformit\u00e0 legale, in quanto soddisfa tutti gli standard di sicurezza necessari. Con il nostro modello, gli utenti hanno il pieno controllo sulla riqualificazione e sulla post-elaborazione, consentendo un apprendimento attivo.<\/p>\n\n\n\n<p>Inoltre, il nostro modello offre agli utenti il pieno controllo su tutte le versioni del modello e consente una facile integrazione con soluzioni di terze parti.<\/p>\n\n\n\n<p>In conclusione, il nostro modello personalizzato offre una serie di vantaggi rispetto ad altri modelli presenti sul mercato, tra cui l&#8217;attenzione alla classificazione dell&#8217;intero documento e alla ricerca di coppie chiave-valore, l&#8217;alta qualit\u00e0 del riconoscimento dei documenti, il supporto di diverse lingue, le opzioni di hosting on-premise e la conformit\u00e0 legale. Inoltre, gli utenti hanno il pieno controllo sulla riqualificazione e sulla post-elaborazione e possono integrarla con soluzioni di terze parti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusioni\">Conclusioni<\/h2>\n\n\n\n<p>Ci\u00f2 che distingue il modello <a href=\"https:\/\/graip.ai\/it\">Graip.AI<\/a> dagli altri presenti sul mercato \u00e8 la sua attenzione alla classificazione di tutto il testo di un documento in chiavi e valori e alla definizione delle relazioni tra di essi. Questo approccio garantisce che nessuna informazione vada persa e consente una comprensione pi\u00f9 completa dei dati.<\/p>\n\n\n\n<p>Un altro vantaggio fondamentale del modello Graip.AI \u00e8 la sua funzione di apprendimento attivo. In questo modo, il cliente pu\u00f2 contrassegnare i dati da solo e, dopo che il modello \u00e8 stato addestrato, apportare solo lievi modifiche ai risultati, se necessario. Il risultato \u00e8 un sistema completamente automatizzato in cui il cliente gestisce i propri cicli e modelli.<\/p>\n\n\n\n<p>Oltre alle prestazioni superiori, il modello Graip.AI \u00e8 anche pi\u00f9 conveniente rispetto alla controparte di Microsoft.<\/p>\n\n\n\n<p>Nel complesso, il modello Graip.AI rappresenta un significativo passo avanti nel campo dell&#8217;elaborazione intelligente dei dati (<a href=\"https:\/\/graip.ai\/blog\/it\/una-guida-per-principianti-allelaborazione-intelligente-dei-documenti\">IDP<\/a>). La sua attenzione alla classificazione di tutto il testo di un documento, la sua funzione di apprendimento attivo e la sua economicit\u00e0 la rendono un&#8217;opzione molto interessante per le aziende e le organizzazioni che vogliono estrarre informazioni preziose dai loro dati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nel campo dell&#8217;Intelligent Document Processing (IDP), i modelli di Machine Learning (ML) sono sempre pi\u00f9 utilizzati per automatizzare il processo di estrazione di coppie chiave-valore da diversi tipi di documenti. 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