참고: Deep Learning 액티비티를 학습용으로 별도의 문서 집합에 대해 수행할 수 있습니다. 그러려면 스킬 이름 옆에 있는 드롭다운 목록에서 Deep Learning 액티비티를 선택합니다. 그런 다음 Upload 버튼 왼쪽의 드롭다운 목록에서 필요한 문서 집합을 선택하거나, 새로 만들려면 **Create Set…**을 클릭합니다. 이 탭에서는 문서 섹션에 설명된 대로 문서를 업로드, 삭제 및 회전할 수 있습니다.
설정 단계
1단계. Activity 추가
2단계. field 선택
- 중첩 수준과 관계없이 Text 타입의 field를 최대 50개까지
- 최대 32개 열로 구성된 테이블 1개
참고: 다음과 같은 field는 학습할 수 없습니다.
- Text 이외 타입의 field
- 다중 항목 그룹 안에 중첩된 다중 항목 그룹, 테이블 또는 다중 항목 text field
- 열이 32개를 초과하는 테이블
3단계: 문서에 레이블 지정하기
- 학습 세트에 최소 10개의 문서만 포함되어 있는 경우에도 딥 러닝 학습을 시작할 수 있지만, 더 높은 정확도를 위해 추가 문서를 업로드하는 것이 좋습니다.
- 학습 세트에 10개의 문서만 있는 경우에도 모델 학습을 시작할 수 있습니다. 그러나 Advanced Designer에서는 최적의 학습 결과를 위해 500개를 초과하는 레이블링된 문서를 추가할 것을 권장하는 경고가 표시됩니다.
- 학습 세트에 문서가 500개에서 10,000개 사이인 경우, 해당 Activity의 학습을 즉시 시작할 수 있습니다. 이는 학습 세트에 권장되는 문서 수입니다.
- 학습 세트에 문서가 10,000개를 초과하는 경우, Advanced Designer에서 Skill이 불안정해질 수 있다는 경고가 표시됩니다.
4단계. Activity 학습 진행
단계 5. 학습 진행 상황 모니터링
학습 후 단계
- 학습 세트에 더 많은 문서를 추가하고 학습 프로세스를 재개합니다. 지금까지 얻은 학습 결과는 유지되며, 신경망은 업데이트된 문서 세트를 사용해 추가로 학습됩니다.
- 라벨링을 조정한 후 학습을 다시 시작합니다. 지금까지 얻은 학습 결과는 폐기되며, 신경망은 처음부터 다시 학습됩니다.
- Deep Learning activity의 출력에 대한 조건을 설정할 수 있도록 Extraction Rules activity를 포함하는 Hypothesis Filtering 컨테이너를 생성합니다.
참고: Advanced Designer v. 2.3.1부터 Deep Learning activity에 대한 field 제한이 변경되었습니다. Skill에서 50개를 초과하는 field를 추출하는 학습된 Deep Learning activity를 사용하는 경우, 해당 Skill로 계속해서 문서를 처리할 수 있습니다. 그러나 이러한 Skill을 편집을 위해 열면, 기존 Deep Learning activity는 여러 개의 Deep Learning activity로 분할되며, 다시 학습해야 할 수도 있습니다. 또한 문서 처리 워크플로에서 이러한 activity의 경로를 다시 구성해야 합니다.