ドキュメントをインポートする

AI Center does not support filenames containing special characters, so we strongly recommend that before importing documents to Data Manager, you make sure that their names contain only Latin characters, numbers, dash (-) and underscore (_).

Data Manager でサポートされているインポートは 4 種類あります。

• スキーマのインポート
• 未加工ドキュメントのインポート
• Data Manager データセットのインポート
• マシン ラーニング抽出器トレーナー データセットのインポート (プレビュー機能)

スキーマのインポート

既存のインスタンスと同じスキーマを使用して Data Manager の新しいインスタンスを起動する場合は、以下の手順を実行できます。

1. 既存のインスタンスのフィルターにランダムな文字列を入力します。それにより、ビューにドキュメントが残らなくなります。
2. [エクスポート] ボタンをクリックします。zip ファイルがエクスポートされます。
3. Data Manager の新しいインスタンスに zip ファイルを直接インポートします (展開しない)。スキーマがインポートされます。

このドキュメントの「Data Manager を設定する」セクションに記載されている事前定義されたスキーマのいずれか 1 つも使用できます。

未加工ドキュメントのインポート

ラベル付け用にインポートできるドキュメントの種類は .pdf、.tiff、.png、.jpg です。手順は次のとおりです。

1. [インポート] をクリックします。[データをインポート] ウィンドウが表示されます。

2. [バッチ名] フィールドにバッチ名を入力します。これにより、後から [フィルター] ドロップダウンを使用して、これらのドキュメントを簡単にフィルター処理して見つけることができます。

3. このドキュメント バッチを ML モデルのトレーニングに使用する場合は、[これをテスト セットにする] チェックボックスをオフのままにします。

4. このドキュメント バッチを ML モデルの評価 (ML モデルのパフォーマンスの測定) に使用する場合は、[これをテスト セットにする] チェックボックスをオンにします。これにより、データがトレーニング パイプラインにより無視されるようになります。

5. [ファイルを参照またはドロップ] セクションに、1 つのファイルまたはファイルのセットをアップロードするか、ドラッグ アンド ドロップします。

   すべてのファイルの種類が受け入れられます。アプリケーションによってファイルが検査され、インポート可能なファイルの数が示されます。.zip ファイルも受け入れられます。アプリケーションによってアーカイブが展開されます。フォルダーを再帰的に確認して内部のファイルがすべて検出されます。

   Importing a dataset zip file exported from another Data Manager instance will import the documents with the labels. This works only if the dataset schema is the same or is a subset of the pre-existing schema in the Data Manager.

   

Data Manager データセットのインポート

Data Manager の別のインスタンスで以前にラベル付けされたデータセットをインポートするには、最初にエクスポートされた zip ファイルを取得し、新しい Data Manager インスタンスに直接インポートする必要があります。新しい Data Manager インスタンスが完全に空の (データおよびフィールドが定義されていない) 場合は、データとスキーマの両方がインポートされます。新しい Data Manager インスタンスで既にフィールドが定義されている場合は、新たにインポートされたデータセットにも同じフィールドか、それらのフィールドのサブセットが必要です。そうでない場合、インポートは拒否されます。

検証ステーションのデータセットのインポート (プレビュー機能)

RPA ワークフローは既存の ML モデルを使用してドキュメントを処理するので、ドキュメントによっては、[検証ステーション] アクティビティ (有人ボットで、またはブラウザーで Orchestrator Action Center を使用して利用可能) を使用した人間による検証が必要なことがあります。

The validated data generated in Validation Station can be exported using Machine Learning Extractor Trainer activity and can be used to train ML models using the feature described here.

必要な手順は以下のとおりです。

1. <Trainer/Output/Folder> というパス (空のフォルダー パスを使用) のフォルダーにデータを出力するよう、マシン ラーニング抽出器トレーナーを設定します。
2. 検証ステーションとマシン ラーニング抽出器トレーナーを含む RPA ワークフローを実行します。
3. マシン ラーニング抽出器トレーナーによって、出力フォルダー内に documents、metadata、predictions という名前の 3 つのサブフォルダーが作成されます。
4. <Trainer/Output/Folder> を圧縮して zip ファイルを作成します (TrainerOutputFolder.zip など)。
5. zip ファイルを Data Manager にインポートします。Data Manager は、インポートされたファイルにマシン ラーニング抽出器トレーナーによって作成されたデータが含まれていることを検知すると、そのデータをインポートします。
6. 通常どおりデータをエクスポートし、AI Center にアップロードします。
7. トレーニング パイプラインまたはフル パイプラインを起動し、微調整する ML パッケージとバージョンを選択します。