- 概要
- Document Understanding Process
- クイック スタート チュートリアル
- フレームワーク コンポーネント
- ML パッケージ
- 概要
- Document Understanding - ML パッケージ
- DocumentClassifier (ドキュメント分類) - ML パッケージ
- OCR 機能を持つ ML パッケージ
- 1040 (米国の個人所得税申告書) - ML パッケージ
- 1040 Schedule C (米国の個人所得税申告書のスケジュール C) - ML パッケージ
- 1040 Schedule D (米国の個人所得税申告書のスケジュール D) - ML パッケージ
- 1040 Schedule E (米国の個人所得税申告書のスケジュール E) - ML パッケージ
- 4506T (米国の納税申告証明依頼書) - ML パッケージ
- 990 (米国の所得税非課税団体申告書) - ML パッケージ (プレビュー)
- ACORD125 (企業向け保険契約申込書) - ML パッケージ
- ACORD126 (企業総合賠償責任保険) - ML パッケージ
- ACORD131 (アンブレラ/エクセス保険) - ML パッケージ
- ACORD140 (商業保険申込書の財物補償条項) - ML パッケージ
- ACORD25 (賠償責任保険証明書) - ML パッケージ
- Bank Statements (銀行預金残高証明書) - ML パッケージ
- BillsOfLading (船荷証券) - ML パッケージ
- Certificate of Incorporation (会社存在証明書) - ML パッケージ
- Certificate of Origin (原産地証明書) - ML パッケージ
- Checks (小切手) - ML パッケージ
- Children's Product Certificate (子供向け製品証明書) - ML パッケージ
- CMS 1500 (米国の医療保険請求フォーム) - ML パッケージ
- EU Declaration of Conformity (EU 適合宣言書) - ML パッケージ
- Financial Statements (財務諸表) - ML パッケージ
- FM1003 (米国の統一住宅ローン申請書) - ML パッケージ
- I9 (米国の就労資格証明書) - ML パッケージ
- ID Cards (ID カード) - ML パッケージ
- Invoices (請求書) - ML パッケージ
- InvoicesAustralia (請求書 - オーストラリア) - ML パッケージ
- InvoicesChina (請求書 - 中国) - ML パッケージ
- InvoicesIndia (請求書 - インド) - ML パッケージ
- InvoicesJapan (請求書 - 日本) - ML パッケージ
- Invoices Shipping (船積送り状) - ML パッケージ
- Packing Lists (梱包明細書) - ML パッケージ
- Passports (パスポート) - ML パッケージ
- Payslips (給与明細) - ML パッケージ
- Purchase Orders (発注書) - ML パッケージ
- Receipts (領収書) - ML パッケージ
- RemittanceAdvices (送金通知書) - ML パッケージ
- UB-04 (健康保険請求フォーム) - ML パッケージ
- Utility Bills (公共料金の請求書) - ML パッケージ
- Vehicle Titles (自動車の権利書) - ML パッケージ
- W2 (米国の源泉徴収票) - ML パッケージ
- W9 (米国の納税申告書) - ML パッケージ
- その他のすぐに使える ML パッケージ
- パブリック エンドポイント
- ハードウェア要件
- パイプライン
- Document Manager
- OCR サービス
- ディープ ラーニング
- Automation Suite にデプロイされた Document Understanding
- インストールして使用する
- 初回の操作
- UiPathDocumentOCR をデプロイする
- すぐに使える ML パッケージをデプロイする
- オフライン バンドル 2023.10.12+patch1
- オフライン バンドル 2023.10.12
- オフライン バンドル 2023.10.11
- オフライン バンドル 2023.10.10
- オフライン バンドル 2023.10.9
- オフライン バンドル 2023.10.8
- オフライン バンドル 2023.10.7+patch1
- オフライン バンドル 2023.10.7
- オフライン バンドル 2023.10.6
- オフライン バンドル 2023.10.5
- オフライン バンドル 2023.10.4
- オフライン バンドル 2023.10.3
- オフライン バンドル 2023.10.2
- オフライン バンドル 2023.10.1
- オフライン バンドル 2023.10.0
- Document Manager を使用する
- フレームワークを使用する
- AI Center スタンドアロンにデプロイされた Document Understanding
- ライセンス
- Activities (アクティビティ)
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities

Document Understanding ガイド
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
Document Classification Training is a component in the Document UnderstandingTM Framework that helps in closing the feedback loop for classifiers that are capable of learning from human feedback.
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
Classification training is done through the Train Classifiers Scope activity. You can train one or more classifiers, as the scope activity has the role of configuring and executing one or more algorithms for classification training in one go.
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。
The Train Classifiers Scope allows you to configure it by using the Configure Classifiers wizard. You can customize
- 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
Classifiers and their respective trainer activities can be found in the UiPath.IntelligentOCR.Activities packages, and UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities.
使用可能な分類器トレーナーは、次のとおりです。
- Keyword Based Classifier Trainer: trainer activity for the Keyword Based Classifier
- Intelligent Keyword Classifier Trainer: trainer activity for the Intelligent Keyword Classifier
- Machine Learning Classifier Trainer: trainer activity for the Machine Learning Classifier.