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「信頼度が低い」を使用したトレーニング - Automation Cloud 最新
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Communications Mining ガイド
最終更新日 2024年2月8日

[信頼度が低い] を使用したトレーニング

必要なユーザー権限: 「ソースの表示」と「レビューとラベル付け」。

Explore の最後の重要なステップは、「低信頼度」モードを使用したトレーニングです。このモードでは、参考ラベル予測では十分にカバーされない内容が表示されます。これらの逐語的には、プラットフォームが有益であると理解するラベルの予測がないか、非常に低い信頼度のいずれかです。

[有益なラベル] とは、プラットフォームが、他のラベルと一緒に割り当てられている頻度を調べることで、スタンドアロンのラベルとして有用であると理解したラベルのことです。

これは、モデルの全体的なカバレッジを向上させる上で非常に重要なステップです。既存のラベルが予測されているはずの逐語データが表示される場合は、それらのラベルについてさらにトレーニングを完了する必要があることを示しています。関連する逐語データが表示され、現在のラベルにその逐語データに適用できるものがない場合は、新しいラベルを作成してその逐語データをキャプチャできます。

このモードでは、他の探索モードと同じ方法でラベルを逐語データに割り当てることができます。

このモードにアクセスするには、[探索] ページの左上隅にあるドロップダウンを使用します。

[信頼度が低い] にアクセスするためのドロップダウン メニュー

このステップではどのくらいのトレーニングを行う必要がありますか?

このモードでは、一度に 20 個の逐語データが表示されます。このモードで複数のページの逐語データを処理して正しいラベルを適用し、妥当な量のトレーニングを完了してモデルのカバレッジを拡大する必要があります (カバレッジについて詳しくは、こちらをご覧ください)。

[信頼度が低い] で完了する必要があるトレーニングの合計量は、次のようないくつかの異なる要因によって変わります。

  • シャッフルで完了したトレーニングの量 および [教える] で完了したトレーニングの量 - [シャッフル] および [教える] で行うトレーニングが多いほど、トレーニング セットはデータセット全体を反映するサンプルになり、[信頼度が低い] に含まれる関連する逐語データが少なくなります。
  • データセットの目的 - データセットが自動化での使用を目的としており、非常に高いカバレッジが必要な場合は、[信頼度が低い] でのトレーニング割合を増やして、各ラベルのさまざまなエッジ ケースを特定する必要があります。

少なくとも、このモードで 5 ページの逐語データをラベル付けすることを目標にする必要があります。後でリファイン フェーズでカバレッジを確認したときに、[信頼度が低い] でさらにトレーニングを完了して、カバレッジをさらに改善しなければならないことが判明する場合があります。

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