Las organizaciones crean y almacenan mucho contenido, pero a menudo saben muy poco sobre lo que representa este contenido. Para dar sentido al contenido es necesario mucho esfuerzo previo. Sin embargo, la clasificación de contenidos requiere mucho tiempo y es costosa cuando se realiza manualmente. Con el uso de capacidades de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML), esto se puede hacer exponencialmente más rápido y, a menudo, con mayor precisión. Además, el valor añadido mejora el descubrimiento y análisis de contenidos. ProcessMaker IDP aprovecha las tecnologías de IA y ML para descubrir el verdadero valor del contenido. Este artículo brinda más información sobre las capacidades cognitivas únicas de ProcessMaker IDP.
Corrección post-OCR
ProcessMaker IDP utiliza tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer texto de documentos. Esto hace que los documentos se puedan buscar y el texto extraído se puede utilizar para su posterior procesamiento. Si el servicio OCR no puede reconocer palabras correctamente, por ejemplo, debido a mala calidad de imagen o manchas, se corregirán con nuestro servicio de corrección post-OCR. Al utilizar un modelo de corrección basado en contenido y un diccionario para corregir los errores identificados, mejoramos la calidad de sus datos de OCR.
Agrupamiento de Big Data
El aprendizaje automático por sí solo no es el santo grial, ya que solo funciona si se dispone de un conjunto de entrenamiento adecuado. La creación del conjunto de entrenamiento implica un esfuerzo humano sustancial cuando se trabaja con grandes volúmenes de muchos tipos diferentes de documentos. ProcessMaker IDP utiliza técnicas de agrupamiento para identificar documentos similares automáticamente. Ayuda a acelerar la preparación de un conjunto de formación y proporciona una visión mejor y más precisa de las relaciones entre documentos.
Aprendizaje automático evolutivo
Un aprendizaje automático adecuado requiere tanto un conjunto de entrenamiento como un conjunto de prueba, implementando clasificadores y, finalmente, probando los distintos clasificadores en función de los datos de entrenamiento. Para mejorar los resultados, un científico de datos debe probar manualmente los clasificadores y comparar los resultados. Con ProcessMaker IDP Evolutionary Machine Learning, el sistema puede determinar dinámicamente el clasificador más óptimo para lograr los mejores resultados en lugar de utilizar clasificadores fijos con un conjunto de entrenamiento fijo.
