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「絞り込み」について - Automation Cloud 最新
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Communications Mining ガイド
最終更新日 2024年2月8日

「絞り込み」の紹介


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3番目のフェーズ、およびトレーニングプロセスの最後のステップは、「調整」と呼ばれます。 この段階の目的は、 モデルのパフォーマンスを理解し、必要に応じて実行されるまでモデルを調整することです。 これには、期待どおりに動作しない 特定のラベルの改善関連するラベルの概念をすべてキャプチャしたことを確認すること、 トレーニング データがデータセット全体のバランスのとれた表現である ことを確認することが含まれます。

このプラットフォームは、モデルのパフォーマンスに関してはユーザーに対して完全に透過的であり、それを必要とする領域のパフォーマンスの向上に関しては非常に柔軟に設計されています。どのようなユースケースでも、モデルが データセットの内容を正確に表現していることを確信する必要があり、トレーニングのこのフェーズは、それが可能であることを確認するのに役立ちます。

ナレッジベースのこのセクションでは、以下に概説する手順について詳しく説明しますが、まず、精度と再現率、検証のしくみ、モデルのパフォーマンスのさまざまな側面を理解する方法について詳しく説明します。

主なステップ

モデル評価の確認 - この手順では、検証でモデル評価を確認し、 モデル にパフォーマンスの問題がある可能性があるとプラットフォームが判断する場所と、それらに対処する方法に関するガイダンスを確認します。 このセクションでは、モデルのパフォーマンスの理解と改善について詳しく説明します。

ラベルのパフォーマンスを調整する - この手順では、ラベルのパフォーマンスを向上させるために、プラットフォームが推奨するアクションを実行します。 これには、ラベル付けの潜在的な不整合に対処するのに役立つ「ラベルの確認」および「ラベルの欠落」トレーニングモードの使用や、「ラベルを教える」モードの使用が含まれます(詳細については、 こちらの 検索 フェーズで説明します)

カバレッジの拡大 - この手順は、意味のあるラベル予測でできるだけ多くのデータセットがカバーされるようにするのに役立ちます。

バランスを改善する - このステップでは、トレーニング データがデータセット全体をバランスよく表すようにします。 データセットのバランスを改善することで、 ラベル付けバイアス を減らし、行われる予測の信頼性を高めることができます。

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