AI Fabric を使用する

このページでは、AI Fabric で取り入れられている主要な概念を示します。

プロジェクト

プロジェクトとは、さまざまなビジネス オートメーション向けの特定の ML ソリューションの構築を可能にするために使用できる各種リソース (データセット、パイプライン、パッケージ、スキル、ログ) で構成される独立したグループです。

ML パッケージ

ML パッケージとは、同じ種類のパッケージのパッケージ バージョンのグループです。同じ種類のパッケージ バージョンを保持するためのフォルダーと考えられます。パッケージ バージョンは、RPA ワークフローと連携するために、スキルにデプロイできるトレーニングされたモデルです。

データセット

データセットとは、任意のファイルとサブフォルダーを含む、ストレージのフォルダーです。モデルのトレーニングに使用されます。

パイプライン

パイプラインとは、パッケージまたはパッケージのバージョンに対して実行できるさまざまなアクションのことです。

パイプラインは ML ワークフローの記述であり、ワークフロー内のすべての関数とその実行順序が記述されています。また、パイプラインには、パイプラインの実行に必要な入力およびパイプラインから得られる出力の定義も記述されています。

パイプライン実行とは、ユーザーが指定したコードに基づくパイプラインの実行のことです。このコードには、パイプラインで呼び出された関数が実際に実装されています。

以下の 3 つの種類のパイプラインがあります。

• トレーニング パイプライン - パッケージとデータセットを入力として、新しいバージョンのパッケージを生成します。
• 評価パイプライン - あるバージョンのパッケージとデータセットを入力として、一連のメトリックとログを生成します。
• フル パイプライン - トレーニング パイプラインを実行し、その直後に評価パイプラインを実行します。

ML スキル

ML スキルとは、パッケージ バージョンのライブ デプロイのことです。UiPath Studio で ML スキル アクティビティをドラッグ アンド ドロップするだけで、RPA ワークフローで使用できます。

ML ログ

ML ログには、プロジェクトに関連するすべてのイベントが集約されて表示されます。

例

ユーザー フロー

ユーザーはプロジェクトを作成し、トレーニングされたパッケージをアップロード (または、提供されているパッケージの 1 つを選択) して、スキルとしてデプロイします。

RPA 開発者はその後、アクティビティをドラッグ アンド ドロップし、運用環境でモデルを使用することができます。

継続的なモデルの再トレーニング用のユーザー フロー

ユーザーはプロジェクトを作成し、データを含むフォルダーをデータセットにアップロードします。次に、ユーザーは未トレーニングのパッケージをアップロードし、トレーニングされたモデルを出力するトレーニング パイプラインを実行してから、最後に、トレーニングされたモデルをスキルとしてデプロイします。

RPA 開発者はその後、アクティビティをドラッグ アンド ドロップし、運用環境でモデルを使用することができます。さらに、RPA 開発者は、ラベル付けされた新しいデータを作成されたデータセットに送り返して、モデルが継続的に再トレーニングされるようにすることができます。