モデル トレーニングの詳細: 改良と保守

このコースは、技術担当者やビジネス ユーザーに、モデル トレーニング プロセスの「改良」フェーズと、モデルのメンテナンスの仕組みを理解してもらうことを目的としています。 

適合率と再現率、「検証」の役割、モデルの評価とその評価に影響を与えるさまざまなパフォーマンス要因、目標を達成するために必要なパフォーマンスが得られるまでモデルを改良する方法に関する洞察が得られます。また、運用環境でモデルを保守する方法についても取り上げます。 

「モデル トレーニングの詳細: 改良と保守」コースの所要時間は 1 時間 30 分です。すべてのレッスンを修了すると、修了証を取得できます。

この学習経験を最大限に活用するために、以降のコースを実行することをお勧めします。 

• UiPath Communications Mining の概要 

• モデル トレーニングの基礎 

• タクソノミーの設計 

• モデル トレーニングの詳細: 設定 

• モデル トレーニングの詳細: 発見 

• モデル トレーニングの詳細: 探索

「モデル トレーニングの詳細: 改良と保守」コースは、技術担当者やビジネス ユーザーはもちろん、ビジネスにおける自然言語処理の威力について知りたい方を対象としています。

 学習内容は次のとおりです。  

• 「改良」フェーズとは何か? 

• モデルのパフォーマンスを理解する 

• ラベルのパフォーマンスを改善する 

• カバレッジを確認および改善する 

• バランスを確認および改善する 

• エンティティのパフォーマンスを理解および改善する 

• ラベルとエンティティのトレーニングを停止するタイミング 

• 「改良」フェーズで「トレーニング」を使用する方法 

• モデルのメンテナンス 

• 演習: 「改良」フェーズでモデルを改良する 

「モデル トレーニングの詳細: 改良と保守」コースを修了すると、次のことができるようになります。 

• モデル トレーニングの「改良」フェーズとは何か、それがどのように機能するか、なぜそれが重要なのかを定義する。 

• モデルを改良する際の「検証」の役割を説明する。 

• 「改良」フェーズでラベル付けする際の重要な考慮事項を列挙する。 

• 適合率と再現率、モデルの評価とは何か、そのスコアを決める方法を説明する。 

• モデルのパフォーマンスに影響を与える 4 つの要因と、プラットフォームの推奨アクションの使用方法を説明する。 

• 個々のラベルのパフォーマンスを改善する方法と、「見逃されたラベル」、「ラベルを確認」、「ラベルを教える」をモデルの改良プロセスの一部として使用するタイミングを説明する。 

• カバレッジが重要な理由と、カバレッジのスコアを確認して改善する方法を説明する。 

• バランスが重要な理由と、バランスのスコアを確認して改善する方法を説明する。 

• エンティティの検証の仕組みと、エンティティのトレーニングを停止するタイミングを説明する。 

• さまざまなトレーニング モードを使用して、エンティティのパフォーマンスを改善する。 

• ラベルとエンティティのトレーニングを停止するタイミングを説明する。 

• 「改良」フェーズで「トレーニング」を使用する。 

• 運用環境でモデルを保守する方法、それが重要である理由、および既存のタクソノミーに新しいラベルを追加する方法を説明する。 

• 概念ドリフトを防ぎ、例外のトレーニングを完了する。