AI Center でサポートされているカスタムモデルを構築するには、Python IDE または任意の AutoML プラットフォームを使用できます。Python IDE は、Python コードの作成、編集、デバッグ、実行のためのツールと機能を提供するソフトウェア アプリケーションです。AutoML プラットフォームは、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整、モデル評価など、機械学習モデルの構築とデプロイのプロセスを自動化するサービスです。Python IDE の例としては、PyCharm、Visual Studio Code、Jupyter Notebook などがあります。AutoML プラットフォームの例としては、Google Cloud AutoML、Microsoft Azure Machine Learning、DataRobot などがあります。
Python IDEを使用するには、必要なPythonパッケージと依存関係をインストールし、モデルのコードを記述してローカルでテストする必要があります。次に、AI Center MLパッケージの構造と要件に従ってモデルをzipファイルにパッケージ化する必要があります。その後、このzipファイルをAI Centerにアップロードし、モデルをデプロイして使用するためのMLスキルを作成します。
AutoMLプラットフォームを使用するには、サービスへのサインアップ、データのアップロード、モデル設定の構成、そしてモデルのトレーニングが必要です。その後、AI Center MLパッケージの構造と要件に従ったzipファイルとしてモデルをエクスポートする必要があります。その後、このzipファイルをAI Centerにアップロードし、モデルをデプロイして利用するためのMLスキルを作成します。
参考資料: AI センター - ML パッケージの構築、AI センター - ML パッケージの構造、AI センター - ML スキルの作成

UiPathは、すぐに使える、幅広い種類のドキュメントに対応する事前学習済みモデルを提供しています。これらのモデルは、一般的なユースケースにそのまま使用することも、特定の要件に合わせて微調整することもでき、さまざまなプロジェクトに柔軟に対応できます。

Explanation:

* AI Centerからパッケージをエクスポートします。これは、移動するパッケージを準備する最初のステップです。
* MLパッケージページで、「MLパッケージのインポート」ボタンをクリックします。このステップで、エクスポートしたパッケージのインポートプロセスを開始します。
* 「パッケージのアップロード」フィールドに、MLパッケージのダウンロード手順でダウンロードしたzipファイルを追加します。インポートプロセスを開始したら、実際のパッケージをアップロードします。
* 「作成」をクリックします。これは、MLパッケージのアップロードプロセスを完了する最後のステップです。
エクスポートしたパッケージを正しくアップロードするには、UiPath AI センターで次の手順を実行してください。

UiPath Communications Mining のラベルトレンドテーブルには、選択した期間における上位10件のボリュームラベルの傾向と、前期間と比較したパーセンテージの変化と順位の変化が表示されます1。このテーブルにより、ユーザーは、時間の経過とともにどのラベルのボリュームが増加または減少しているか、またその変化の程度を迅速に特定できます。また、このテーブルには、各ラベルのネットセンチメントスコアも表示されます。これは、各逐語的表現の肯定的感情確率と否定的感情確率の差として計算されます2。テーブルは、データタイプ、ソース、日付範囲、ラベルカテゴリでフィルタリングできます。また、ラベル名、ボリューム、パーセンテージの変化、順位の変化、ネットセンチメント1でテーブルを並べ替えることもできます。
参考資料: 1: トレンド 2: 感情分析