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Document Understanding ガイド
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Last updated 2024年10月24日

評価パイプライン

評価パイプラインは、トレーニング済みの ML モデルの評価に使用します。

トレーニング済みのモデルを評価する

評価パイプラインを次のように設定します。

  • [パイプラインの種類] フィールドで [評価の実行] を選択します。
  • [パッケージを選択] フィールドで、評価するパッケージを選択します。
  • [パッケージのメジャー バージョンを選択] フィールドで、パッケージのメジャー バージョンを選択します。
  • [パッケージのマイナー バージョンを選択] フィールドで、評価するマイナー バージョンを選択します。
  • [評価データセットを選択] フィールドで、代表的な評価データセットを選択します。
  • [パラメーターを入力] セクションには、評価パイプラインに関連する、使用できる環境変数が 1 つあります。
  • eval.redo_ocrtrue に設定すると、パイプラインの実行時に OCR を再実行して、抽出の精度に OCR が与える影響を評価できます。この前提として、ML パッケージの作成時に OCR エンジンが構成されているものとします。
  • [GPU を有効化] スライダーは既定で無効化されており、パイプラインは CPU で実行されます。評価パイプラインの実行は CPU でのみ行うことを強くお勧めします。
  • パイプラインの実行頻度として、[今すぐ実行][時間ベース][定期的] のいずれかのオプションを選択します。



  • すべてのフィールドを設定したら、[作成] をクリックします。パイプラインが作成されます。

成果物

評価パイプラインの場合、[出力] ペインには、次の 2 つのファイルを含む [成果物]/[eval_metrics] フォルダーも含まれます。



  • evaluation_default.xlsx: モデルにより予測された各フィールドのグラウンド トゥルース (正解) と予測値を比較したデータと、ドキュメントごとの精度メトリック (精度が低い順) を含む、Excel スプレッドシートです。最も精度の低いドキュメントが一番上に表示されるため、診断とトラブルシューティングをスムーズに進められます。
  • evaluation_metrics_default.txt: 予測されたフィールドの F1 スコアが含まれます。
  • 明細項目の場合は、共に取得されたすべての列のグローバル スコアが取得されます。
  • トレーニング済みのモデルを評価する
  • 成果物

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