Por lo general, es difícil encontrar una plataforma que pueda cubrir todas las necesidades de su negocio o que le proporcione instrumentos adecuados para gestionar la generación y aprobación de documentos. Elegir una aplicación o plataforma que incluya instrumentos cruciales de generación de documentos que optimicen cualquier proceso que tenga en mente es fundamental. Aunque el formato de archivo más popular para usar es PDF, necesita un software integral para gestionar cualquier formato de archivo disponible, como INFO.
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en este video veremos cómo puedes usar el modelo para encontrar y corregir errores de etiquetado primero que nada, tu modelo es tan bueno como tus datos de entrenamiento y una gran manera de mejorar el rendimiento del modelo es encontrar y corregir los errores de etiquetado en tus datos de entrenamiento es más común de lo que piensas que las etiquetas contengan ruido y errores incluso los conjuntos de datos de ML más canónicos tienen bastantes errores de etiquetado ¿por qué es eso? porque las etiquetas son generadas por humanos y los humanos a veces pueden cometer errores algunas etiquetas también son inherentemente ambiguas y por último es imposible revisar todas tus etiquetas manualmente o hacer que un panel de etiquetadores las revise así que la conclusión es que este ruido de etiquetado puede socavar tu modelo una pregunta clave para los equipos de ML y etiquetado es ¿dónde están mal mis etiquetas y dónde está impactando mi modelo? puedes usar tu modelo entrenado como guía para encontrar errores de etiquetado así que aquí hay un proceso sistemático que hemos visto tener éxito una y otra vez El Paso Uno es buscar activos
