Deep Learning アクティビティのセットアップ

注意: Deep Learning アクティビティの学習には、別のドキュメントセットを使用できます。そのためには、Skill 名の右側にあるドロップダウンリストから Deep Learning アクティビティを選択します。次に、Upload ボタンの左側にあるドロップダウンリストで必要なドキュメントセットを選択するか、Create Set… をクリックして新しいセットを作成します。このタブでは、Documents セクションで説明されているとおりに、ドキュメントのアップロード、削除、回転を行うことができます。

• ネスト レベルに関係なく、最大 50 個の Text 型フィールド
• 最大 32 列のテーブル 1 つ

注記: 次のフィールドは学習させることができません:

• Text 以外の型のフィールド
• 複数項目を持つグループ、テーブル、または複数項目のテキスト フィールドで、複数項目のグループ内にネストされているもの
• 32 列を超えるテーブル

• トレーニングセットに含まれる文書が最小数の 10 件のみの場合でも、ディープラーニングのトレーニングを開始できますが、より高い精度を得るために、追加の文書をアップロードすることを推奨します。
• トレーニングセットに 10 件の文書しか含まれていない場合でも、モデルのトレーニングを開始できます。ただし、Advanced Designer は、最適なトレーニング結果を得るために 500 件を超えるラベル付き文書を追加するよう推奨する警告を表示します。
• トレーニングセットに含まれる文書が 500～10,000 件の場合、すぐにアクティビティのトレーニングを開始できます。この範囲が、トレーニングセットとして推奨される文書数です。
• トレーニングセットに含まれる文書が 10,000 件を超える場合、Advanced Designer は Skill が不安定になる可能性があるという警告を表示します。

• トレーニングセットにさらにドキュメントを追加し、トレーニングプロセスを再開します。これまでに得られたトレーニング結果は保持され、更新されたドキュメント セットを使用してニューラル ネットワークが追加トレーニングされます。
• ラベリングを調整して、トレーニングを再実行します。これまでに得られたトレーニング結果は破棄され、ニューラル ネットワークは最初から再トレーニングされます。
• Extraction Rules アクティビティを含む Hypothesis Filtering コンテナーを作成します。これにより、Deep Learning アクティビティの出力に条件を設定できるようになります。

Note: Advanced Designer v. 2.3.1 以降、Deep Learning アクティビティに対する field の制限が変更されています。Skill が 50 を超える fields を抽出するトレーニング済み Deep Learning アクティビティを使用している場合でも、その Skill を使用してドキュメントを処理し続けることはできます。ただし、そのような Skill を編集のために開くと、既存の Deep Learning アクティビティは複数の Deep Learning アクティビティに分割され、再トレーニングが必要になる場合があります。また、ドキュメント処理ワークフロー内でアクティビティをルーティングし直す必要もあります。