微調整する

AI Center は、検証ステーションを使用して人間が検証したデータに基づいて ML モデルを微調整する機能を備えています。

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、[検証ステーションを提示] 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。

検証ステーションで生成された検証済みデータは、[マシン ラーニング抽出器トレーナー] アクティビティを使用してエクスポートできます。また、AI Center で ML モデルを微調整するために使用できます。

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、Data Manager のドキュメントの「ドキュメントをインポートする」をご覧ください。

微調整のためのデータセットを構築する方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

重要: 検証ステーションのデータの正しい使用方法は、前のモデルのバージョンを繰り返し再トレーニングすることだと誤解されていることがよくあります。X.2 を取得するために、現在のバッチを使用してパッケージ X.1 をトレーニングしているのです。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を、最初に手動でラベル付けされたデータと同じ Data 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、X.0 ML パッケージ バージョンで常にトレーニングする必要があります。