机器学习提取程序训练器

UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities.MachineLearningExtractorTrainer

描述

用于收集已通过验证站点处理的数据，以便将其导入到Document Manager中。此活动只能在“训练提取程序范围”活动中使用。

项目兼容性

Windows - Legacy | Windows

配置

设计器面板

本地存储

• Output Folder - The directory where the collected data is stored. Once the data is stored, it can be imported into machine learning training tools.

选择项目的私有数据集

• 数据集- 可上传训练数据的数据集。如果机器人已连接到启用了 AI Center 的租户，您可以在下拉菜单中看到 AI Center 中的所有数据集，并使用下拉菜单选择用于上传已验证文档的文件夹。
• Project - The project where the training data can be uploaded.
  备注：

  仅当连接到 Orchestrator 时，才会启用项目和数据集选择。有关公共/私有数据集的更多信息，请访问管理数据集。

提供公共数据集端点

• Dataset ApiKey - The authentication key of the dataset.
• “数据集端点” - 可将训练数据上传到的数据集端点。数据集设为 “公开”后，即可在 UiPath™ 环境外部通过端点使用 API 密钥访问该数据集。如果您要将数据集上传到未连接的 AI Center 实例（例如，在混合部署中，AI Center 位于云端，并且机器人已连接到内部部署租户），请执行此操作。

属性面板

常见

• “显示名称”- 活动的显示名称。

本地存储

• Output Folder - The directory where the collected data is stored. Once the data is stored, it can be imported into machine learning training tools.

其他

• “私有”- 选中后将不再以“Verbose”级别记录变量和参数的值。

提供公共数据集端点

• Dataset ApiKey - The authentication key of the dataset.
• “数据集端点” - 可将训练数据上传到的数据集端点。数据集设为 “公开”后，即可在 UiPath™ 环境外部通过端点使用 API 密钥访问该数据集。如果您要将数据集上传到未连接的 AI Center 实例（例如，在混合部署中，AI Center 位于云端，并且机器人已连接到内部部署租户），请执行此操作。

选择项目的私有数据集

• 数据集- 可上传训练数据的数据集。如果机器人已连接到启用了 AI Center 的租户，您可以在下拉菜单中看到 AI Center 中的所有数据集，并使用下拉菜单选择用于上传已验证文档的文件夹。
• Project - The project where the training data can be uploaded.
  备注：

  仅当连接到 Orchestrator 时，才会启用项目和数据集选择。有关公共/私有数据集的更多信息，请访问管理数据集。

服务器

• RetryOnFailure - Retry on transient failure. This field only supports Boolean values (True, False). The default value is True.
• Timeout (milliseconds) - Specifies the amount of time (in milliseconds) to wait for a response from the server before an error is thrown. The default value is 100000 milliseconds (100 seconds).

使用机器学习提取程序训练向导

机器学习提取程序训练器会在所选目录中为您收集人工反馈。收集数据后，如果要重新训练 ML 模型，您只需压缩目录的内容，然后将其上传到Document Manager中来收集和筛选数据。

如何使用

要使用“机器学习提取程序训练器”活动，请执行以下步骤：

1. 使用“分类管理器”向导定义文档类型和字段。

2. 将机器学习提取程序训练器添加到“训练提取程序作用域”活动中。

3. 在自动打开的“机器学习提取程序”向导中，在“端点”字段中输入信息。您可以选择其中一个公共端点。有关公共端点的更多信息，请访问公共端点。

4. 如果您还希望使用输入的值作为活动（更确切地说是端点）的输入参数，请选中“更新活动参数”复选框。

5. 选择“获取功能” 。完成此操作后，向导将关闭

6. 输入输出文件夹的值。

7. Select the Configure Extractors option in the Train Extractors Scope. A wizard is displayed.

   图 1. “配置提取程序”向导

   

8. 现在即可配置机器学习提取程序训练器。展开要为哪种文档类型应用训练器，然后选择相应字段旁边的复选框，开始选择要训练的字段。

9. 手动填写文本框，或从可用的下拉列表中选择要映射到每个字段的正确数据。下拉列表包含机器学习提取程序训练器（使用在机器学习提取程序向导中输入的端点）声明为提取功能的所有字段。

   备注：

   如果您选中复选框但将文本框留空，则系统将自动使用本地分类中的文档类型 ID 填充文本框。保存后即将应用更改。如果您想避免对字段 ID 使用长字符串，我们建议您手动输入一个值，以防您无权访问提取程序的内部分类。

10. 要检查您是否正在使用提取程序的最新功能，可以选择“获取或刷新提取程序功能” ，这将打开“机器学习提取程序”向导。

11. 从下拉列表中选择一个选项会自动确认该字段。

12. 要根据提取结果训练提取程序，您可以在先前用于提取程序的“框架别名”字段中设置确切的字母数字值。

13. 正确配置所有字段后，选择“保存” 。

    重要提示：

    您不能为两个不同的字段选择相同的选项。

Document Understanding 集成

机器学习提取程序训练器活动是 Document Understanding 解决方案的一部分。如需了解详情，请访问Document Understanding 指南。