この文書は、IBM Watson® Knowledge Studio 上の IBM Cloud® に関するものです。 以前のバージョンの Knowledge Studio on IBM Marketplace 向けの資料を参照するには、このリンクをクリックしてください。
機械学習モデル作成ワークフロー
関心のあるエンティティー、照応、および関係を新しい文書内で識別するために使用できるモデルをトレーニングする、機械学習モデルを作成します。
ここでは、Knowledge Studio で機械学習モデルを作成するための標準的なワークフローについて説明します。
ヒューマン・アノテーターによって実行される文書へのアノテーション付け のステップを除いて、すべてのステップがプロジェクト管理者によって実行されます。 ヒューマン・アノテーターは対象分野の専門家であることが多いため、ワークスペース・リソース (タイプ・システムなど) の作成中に助言を求められることもあります。
図-1 機械学習モデルを開発するためのワークフロー
モデルを作成または改良するステップ
| ステップ | 説明 |
|---|---|
| ワークスペースの作成 | 『ワークスペースの作成』を参照してください。 ワークスペースには、以下のような、モデルの作成に使用されるリソースが含まれます。 - タイプ・システム：タイプ・システムをアップロードまたは作成し、ヒューマン・アノテーターがテキストに注釈を付けるときに適用できるエンティティ・タイプと関係タイプを定義します。 通常、モデルのプロセス管理者と対象分野の専門家が協力してタイプ・システムを定義します。 タイプ・システムの確立 - ソース文書：「ドメイン・コンテンツの代表的なサンプル文書をワークスペースにアップロードしてコーパスを作成する」を参照してください。 『アノテーション用の文書の追加』を参照してください。 コーパスを文書セットに分割し、すべての文書セットで共有される文書のパーセンテージを指定し、文書セットをヒューマン・アノテーターに割り当てます。 **-辞書：**テキストにアノテーションを付けるための辞書をアップロードまたは作成します。 手動で辞書項目を追加するのか、ファイルから項目をアップロードするのかを選択でき、その後で項目を編集できます。 『辞書の作成』を参照してください。 |
| **オプション：**文書に事前注釈付けします | ワークスペース辞書内の用語に従って、または定義したルールに基づいて、文書に事前注釈付けします。 『アノテーションのブートストラッピング』を参照してください。 |
| 文書へのアノテーション付け |
|
| 裁定と文書のプロモート | ヒューマン・アノテーターによって生成されたグランド・トゥルースを承認または拒否し、アノテーションが違っている場合は裁定して競合を解決します。 プロジェクト管理者よりも対象分野の経験が豊富なユーザーまたは上級ヒューマン・アノテーターが、ヒューマン・アノテーション作業の正確度と整合性の評価を担当することが推奨されます。 『裁定』を参照してください。 |
| モデルをトレーニングします。 | 機械学習モデルを作成します。 『機械学習モデルの作成』を参照してください。 |
| モデルを評価します。 | モデルの正確度を評価します。 『モデルによって追加されたアノテーションの評価』を参照してください。 モデルの正確度によっては、このステップの結果、最適な正確度が得られるまで前のステップを何回も繰り返すことが必要になる場合があります。 一般的なパフォーマンス問題に基づいた更新内容については、『 機械学習モデルのパフォーマンスの分析』を参照してください。 |
| モデルを公開します。 | モデルをエクスポートします。 『機械学習モデルの使用』を参照してください。 |