document-understanding
latest
false
重要 :
このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。
UiPath logo, featuring letters U and I in white
Document Understanding ガイド
Automation CloudAutomation Cloud Public SectorAutomation SuiteStandalone
Last updated 2024年11月14日

ドキュメント分類トレーニングの概要

ドキュメント分類トレーニングとは

ドキュメント分類トレーニングは、Document UnderstandingTM フレームワークのコンポーネントです。人間によるフィードバックから学習する能力を持つ分類器のフィードバック ループを閉じるのに役立ちます。

分類トレーニングを使用すべき場合

トレーニング コンポーネントを含まない Document Understanding プロセスが構築される場合があります。これは、いくつかの理由で起きる可能性があります。その一部を以下に示します。

  • 使用している分類器が再トレーニングをサポートしていない
  • 再トレーニングを実行するのではなく、プロセスでは常に同じトレーニングを使用したい
  • 分類器トレーニングをオフラインで更新することを希望しており、その更新を DU プロセス外で管理している

しかし、ほとんどの場合、通常のプロセス使用の一環として分類器をトレーニングすることには、大きなメリットがあります。分類器は人間による検証情報を取り込んで、独自のトレーニング データを収集し、独自の更新を実行できるからです。ユーザーが何らかの方法で既存のワークフローを更新する必要はありません。分類器は、人間が正しいデータとして検証したデータに基づいて、将来より適切に機能するよう自ら学ぶことができる、自己学習型アルゴリズムになります。

ドキュメント分類トレーニング コンポーネントの使用方法

分類トレーニングは、[分類器トレーニング スコープ] アクティビティを使用して行われます。このスコープ アクティビティには、一度に 1 つ以上の分類トレーニング アルゴリズムを設定して実行する役割があるため、1 つ以上の分類器をトレーニングできます。

分類トレーニングは通常、ドキュメント分類の検証後に実行されます。アルゴリズムが受け取るトレーニング データの精度を確保するため、トレーニング用には、人間が確認したフィードバックのみを分類器に送り返す必要があります。

分類トレーニングは、分類に失敗したケース (自動分類なし、または Knowledge Workers によって修正された自動分類) と、成功したケース (検証段階でユーザーによる修正が行われず、すべての自動結果が確認された) の両方で実行する必要があります。これは、どちらのケースもアルゴリズムの学習に役立つためです。

ドキュメント分類フェーズで使用された分類器と、分類予測に使用されていない分類器の両方をトレーニングできます。後者のアプローチは、後で Document Understanding ワークフローに追加して使用するために、トレーニング データを収集して、最初から分類器をトレーニングする場合に使用されます。

[分類器トレーニング スコープ] で行われることを、以下に簡潔にまとめます。

  • すべての分類器トレーナー (トレーニング アルゴリズム) の実行に必要な設定を指定します。
  • 1 つ以上の分類器トレーナーを受け入れます。
  • ドキュメントの種類のフィルター処理、およびプロジェクトのタクソノミーと内部分類器のタクソノミーの間のマッピングを可能にします。

[分類器トレーニング スコープ] は、分類器を設定ウィザードを使用して設定できます。以下をカスタマイズできます。

  • トレーニングのために、どのドキュメントの種類が、どの分類器トレーナーに送信されるか
  • ドキュメントの種類のレベルでの、プロジェクトのタクソノミーと分類器の内部タクソノミー間のマッピング (ある場合)

使用可能な分類器トレーナー

分類器とそれぞれのトレーナー アクティビティは、UiPath.IntelligentOCR.Activities パッケージおよび UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities に含まれています。

使用可能な分類器トレーナーは、次のとおりです。

このページは役に立ちましたか?

サポートを受ける
RPA について学ぶ - オートメーション コース
UiPath コミュニティ フォーラム
Uipath Logo White
信頼とセキュリティ
© 2005-2024 UiPath. All rights reserved.