微調整する

AI Center includes the capability of fine-tuning ML models using data that has been validated by a human using Validation Station.

As your RPA workflow processes documents using an existing ML model, some documents may require human validation using the [Present Validation Station] (https://docs.uipath.com/ja/activities/docs/present-validation-station) activity (available on attended bots or in the browser using Orchestrator Action Center).

The validated data generated in Validation Station can be exported using Machine Learning Extractor Trainer activity, and can be used to fine-tune ML models in AI Center.

既存の ML モデル (すぐに使えるモデルを含む) の微調整を行う場合を除き、検証ステーションのデータを使用して ML モデルをゼロからトレーニングする (DocumentUnderstanding ML パッケージ) ことはお勧めしません。

• ML モデルの微調整の詳しい手順については、『Document Manager ガイド』の「ドキュメントをインポートする」をご覧ください。

• For more details about how to build a dataset for fine-tuning, go here.

  重要:

  必ず検証ステーションのデータを同じデータセットに追加し、ML パッケージのマイナー バージョン 0 に対してトレーニングを実行してください。

  検証ステーションのデータは、前のモデル バージョンを繰り返し再トレーニングするために使用するもの、と誤解されていることがよくあります。つまり、現在のバッチは、パッケージ X.1 をトレーニングして X.2 を取得するために使用されます。そして次のバッチを使用して X.2 のトレーニングを行い、X.3 を取得します (以降同様)。これは、製品の使用方法として間違っています。検証ステーションの各バッチは、最初に手動でラベル付けしたデータと同じ Document Manager セッションにインポートして、さらに大きなデータセットを作成する必要があります。そして、そのデータセットを使用して、常に ML パッケージ バージョン X.0 をトレーニングする必要があります。