Integración de tareas IA

AI Center es un conjunto de herramientas pertenecientes al UIPath Automation Cloud cuya finalidad principal es reducir la fricción existente entre los científicos de datos y el código en producción mediante la integración de todas las tareas típicas del desarrollo de modelos Machine Learning (etiquetado y carga de datos, entrenamiento, despliegue del modelo, fine-tuning, etc.) en el mismo entorno de desarrollo. Esto en general permite mayor rapidez en el despliegue de nuevos modelos así como una mejor trazabilidad de las versiones usadas en cada proyecto.

AI Center permite además que los modelos sean consumidos muy fácilmente por automatizaciones o procesos RPA, con la ventaja de que además de proporcionar ya una pila de modelos pre-entrenados para las tareas IA sobre documentos más comunes (clasificación, extracción de campos, entre otros), también existe la posibilidad de integrar modelos propios desarrollados en Python.

Los conceptos principales de AI Center

Datasets

En el contexto de AI Center, un Dataset representa una carpeta de almacenamiento en el cloud que contiene los ficheros de datos de entrada. Los modelos IA se entrenan con los ficheros contenidos en el Dataset.

 

ML Packages

Los ML Packages representan paquetes de archivos compuestos por los modelos IA junto con todos los archivos y requerimientos necesarios para su ejecución. Un ML Package contiene todas las versiones para un mismo tipo de modelo, las cuales pueden ser desplegadas por separado.

 

Pipelines

En los pipelines es donde definimos mediante nuestro código todas las acciones que deben ejecutarse y su orden así como también la ubicación y el formato de los datos de entrada y salida.

 

ML Skills

Los ML Skills son simplemente versiones específicas de nuestros modelos (Packages) que ya están desplegadas en el cloud y permiten ser automáticamente insertadas en nuestro flujo de trabajo RPA de forma muy sencilla arrastrando y soltando su elemento en UIPath Studio:

 

UIPath Document Understanding: modelos listos para usar

 

Así como AI Center nos ayuda con una mejor integración de las tareas típicas que se requieren en machine learning, UIPath Document Understanding es un conjunto de utilidades que forman parte de AI Center para optimizar el workflow de trabajo del procesado de documentos. 

Estas utilidades incluyen OCR, herramientas para definir reglas estáticas de extracción de campos, modelos IA pre-entrenados para las tareas más importantes como clasificación o extracción de campos en documentos, interfaz de ayuda para la intervención humana en la corrección de resultados y posibilidad de re-entrenamiento automático de los modelos.

Cualquier combinación de estas utilidades puede ser ejecutada estructuradamente definiendo un workflow de forma gráfica en UIPath Studio:

Esto permite, por ejemplo, el diseño de soluciones híbridas que combinen modelos IA con reglas estáticas de extracción de información como las expresiones regulares.

Conclusión

 

AI Center promete una mejora en la eficiencia y la productividad de los proyectos mediante la integración y automatización de tareas, proporcionando un entorno común tanto para el desarrollo como para el despliegue de las tareas de computación en el cloud. 

Al mismo tiempo, puede permitir un aumento en la complejidad de las soluciones reduciendo previsiblemente el tiempo de desarrollo e implantación.

En todo caso debemos tener en cuenta que probablemente existirán limitaciones frente a soluciones in-house, donde la flexibilidad en el desarrollo es máxima.