¿Cuáles son las mejores prácticas para entrenar y probar modelos de IA para el procesamiento de informes de gastos?

1 Recopilación y preparación de datos

El primer paso es recopilar y preparar los datos que se utilizarán para entrenar y probar los modelos de IA. Debe tener suficientes datos que cubran diferentes tipos de gastos, categorías, monedas, formatos y escenarios. También debe asegurarse de que los datos sean limpios, coherentes y representativos de los casos de uso del mundo real. Es posible que deba etiquetar, anotar o aumentar los datos para proporcionar la información y el contexto relevantes para que los modelos de IA aprendan.

2 Selección y desarrollo de modelos

El siguiente paso es seleccionar y desarrollar los modelos de IA que realizarán las tareas de procesamiento de informes de gastos. Debe elegir los algoritmos, marcos y herramientas adecuados que se adapten a sus datos, objetivos y requisitos. Por ejemplo, puede utilizar modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer y validar la información de gastos de recibos, facturas o correos electrónicos. También puede usar modelos de visión artificial para escanear y reconocer las imágenes o documentos. También puede usar modelos de aprendizaje automático para clasificar, categorizar o marcar los gastos en función de las directivas o reglas.

3 Entrenamiento y ajuste de modelos

El tercer paso es entrenar y ajustar los modelos de IA utilizando los datos preparados. Debe dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas, y aplicar los modelos para aprender de los datos. Debe supervisar y medir el rendimiento de los modelos utilizando varias métricas, como exactitud, precisión, recuperación o puntuación F1. También debe ajustar los parámetros, características o hiperparámetros de los modelos para optimizar sus resultados y evitar el sobreajuste o el mal ajuste.

4 Pruebas y validación de modelos

El cuarto paso es probar y validar los modelos de IA utilizando el conjunto de pruebas y otros métodos. Debe evaluar el rendimiento de los modelos en datos nuevos o no vistos, y cómo manejan diferentes situaciones, como errores, excepciones o casos extremos. También debe comparar los modelos con las soluciones existentes o alternativas, y evaluar sus ventajas y desventajas. También puede utilizar técnicas como la validación cruzada, las pruebas A/B o los comentarios de los usuarios para validar los modelos.

5 Implementación e integración de modelos

El quinto paso es implementar e integrar los modelos de IA en el sistema de procesamiento de informes de gastos o flujo de trabajo. Debe asegurarse de que los modelos sean compatibles, escalables y seguros con la infraestructura, las plataformas o las aplicaciones existentes o nuevas. También debe proporcionar interfaces, instrucciones y soporte claros y fáciles de usar para los usuarios finales que usarán los modelos para enviar, revisar o aprobar los informes de gastos.

6 Monitoreo y mantenimiento de modelos

El paso final es monitorear y mantener los modelos de IA después de que se implementen e integren. Debe realizar un seguimiento y analizar el rendimiento, el uso y los comentarios de los modelos a lo largo del tiempo, e identificar cualquier problema, problema u oportunidad de mejora. También debe actualizar, volver a entrenar o refinar los modelos a medida que los datos, las directivas o los requisitos cambian o evolucionan. También puede usar herramientas como paneles, alertas o registros para supervisar y mantener los modelos.

7 Esto es lo que más debe considerar

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