Data Manager を使用する

このページでは、Data Manager を使用して新しいデータセットをラベル付けし、ML モデルを再トレーニングする方法を説明します。

Data Manager にアクセスして設定を行う

Launch the created data labeling session in First Run Experience and go to the settings to configure the OCR.

Choose the OCR you intend to use in the OCR method dropdown menu. For UiPathDocumentOCR, paste the Document Understanding license key (retrieve the Document Understanding API key from the Admin > License page) and then paste the OCR URL you generated when you deployed UiPathDocumentOCR.

Configure the prelabelling with the models that you have deployed following the instructions here. Paste the model public ML Skill endpoint and the Document Understanding license key, and then click Save.

詳しくは、こちらのドキュメントをご覧ください。

ドキュメントをインポートする

Click the Import button from a Data Manager Session.

データセットに名前を付け、[アップロードするファイルを参照] をクリックします。

アップロードするドキュメントを選択します。

[はい] をクリックします。

For more details, please check the documentation here: Import Documents.

抽出フィールドを作成する

Click to create fields to be extracted.

最大 40 個のフィールドを作成できます。

この検証の演習では、一般的な請求書フィールドをいくつか作成できます。たとえば、日付、名前、請求書番号、合計金額などです。[コンテンツの種類] は、日付 (date)、名前 (string)、請求書番号 (string)、合計金額 (number) のように適切に選択します。

For more details, please check the documentation here: Create & Configure Fields.

ドキュメントにラベル付けする

ドキュメントのラベル付けを開始します。

Click the predict button on top to use the base invoice model to predict the labels for the defined fields, and correct it if the prediction is wrong.

ラベルを変更するには、フィールド上にマウスをドラッグし、キーボード ショートカット キーを押してラベル付けします (下の例では、d を押して日付をラベル付けする)。

画面上部にある矢印を使用して次のドキュメントに切り替え、アップロードしたすべての請求書のラベルを検証します。

注:

Invoices (請求書) のベース モデルのパフォーマンスは既に十分高く、サンプルとして使用されている請求書はシンプルでバリエーションも少ないため、この場合の予測精度は 100% に近くなります。したがって、ラベルを修正する必要はない可能性があります。

For more details about labeling documents, please check the documentation here: Label Documents.

ドキュメントをエクスポートする

Make sure to select the correct dataset in the dataset filtering and click the Export button .

[エクスポート] をクリックします。

同じ AI Center プロジェクトの下の [データセット] に移動すると、エクスポートしたトレーニング データセットが表示されています。

For more details, please check the documentation: Export Documents.

AI Center でカスタム モデルをトレーニングする

[パイプライン] > [新規作成] に移動します。評価の実行の種類を選択し、モデル パッケージと入力データセットを選択します。

入力データセットとして使用する、export 下のサブフォルダーを選択します。

[作成] をクリックしてパイプラインを開始します。CPU マシン上でのパイプラインの実行には 1 時間から 2 時間かかる場合があります。

再トレーニングした ML モデルを ML スキルとしてデプロイする

[ML スキル] に移動し、新しい ML スキルを作成します。

前に作成したのと同じ請求書モデルのパッケージを選択します。モデルは再トレーニング済みなので、新しいマイナー パッケージ バージョンが表示されます (1 と 0)。最新のバージョンを選択します。

ML スキルを作成した後は、[現在のデプロイを変更] に移動して ML スキルを公開します。トグルを切り替え、[確認] をクリックします。

後で使用するために、パブリック ML スキルの URL をコピーします。

これで、独自のデータセットで Invoices (請求書) モデルを再トレーニングし、モデルにアクセスするためのエンドポイントを作成できました。