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분류기 트레이닝 action 사용

  • 업데이트: 1/19/2021
    • Automation 360 v.x
    • 구축
    • IQ Bot

분류기 트레이닝 action 사용

분류기 트레이닝 action을 이용하여 분류 action에서 이용하는 모델 파일을 생성하여 문서를 입력에 필요한 범주로 정렬합니다.

전제 조건

action이 다음 최소 요구사항을 충족하는지 확인합니다.

  • 최소 2개의 범주 또는 하위 디렉토리 필요.
  • 카테고리당 최소 15페이지(20페이지 권장).

이러한 최소 요구사항이 충족되지 않으면 bot 실행시간에 오류 메시지가 나타납니다.

프로시저

  1. Actions 팔레트의 IQ Bot 분류자 package에서 분류기 트레이닝 action을 더블 클릭하거나 드래그합니다.
  2. Desktop 폴더 또는 변수에서 입력 폴더 경로를 선택합니다.
    주: 입력 폴더 경로에는 분류자를 교육할 문서의 범주에 해당하는 이름이 있는 하위 디렉토리가 있어야 합니다. 예를 들어, 판매 관련 문서가 있는 경우, 입력 폴더 경로에는 송장구매 주문서와 같은 하위 폴더가 있어야 합니다.
  3. 옵션: 데스크톱 파일을 선택한 경우, 찾아보기를 클릭하여 기본 파일 경로를 변경합니다.
  4. 모델 이름 필드에 모델 파일의 이름을 입력합니다.
  5. 모델 출력 경로 필드를 이용하여 출력 모델 파일의 디렉토리를 선택합니다.
  6. 옵션: 다음 고급 설정을 구성합니다.
    1. 트레이닝 최적화: 드롭다운 메뉴를 이용하여 트레이닝 최적화 유형을 선택합니다.
      • 정밀: 트레이닝 모델이 정확하기를 원하지만 몇 가지 문서가 없는 경우 이 옵션을 선택합니다.
      • 리콜: 트레이닝 모델이 데이터세트 내의 모든 관련 예시를 찾도록 하려면 이 옵션을 선택합니다.
      • F1 점수: 이는 정밀리콜에 대한 트레이닝 최적화를 결합하기 때문에 기본으로 선택되며 권장 설정입니다.

      F1 점수는 기본으로 선택됩니다. 정밀리콜.

    2. 분류 유형: 드롭다운 메뉴를 이용하여 텍스트, 이미지 또는 양쪽과 같이 포함할 기능을 선택합니다.

      텍스트와 이미지는 기본으로 선택됩니다.

    3. OCR 설정: 모든 텍스트 블록 추출이미지에서 텍스트 추출은 기본으로 활성화됩니다.
  7. 저장을 클릭합니다.
    모델 파일은 모델 출력 경로 필드를 이용하여 지정된 디렉토리에 생성됩니다.
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