これはUiPathのドキュメントでも確認されており、「トレーニング」機能はデータセット作成段階からトレーニングプロセスを最適化するために必要な手順をユーザーをガイドします。システムは進捗状況に基づいて次善策を推奨し、効率的で集中的なトレーニングを実現します。

* 新しいラベルを少なくとも1回割り当てて作成します。これは、データ分類に新しいカテゴリまたは分類を導入するための最初のステップです。
* レビューしたデータの中で、新しいラベルを割り当てるべき箇所を探し、それに応じてラベルを適用します。このステップは、データセット全体の一貫性を維持するために非常に重要です。
* 「Missed Label（ラベルの欠落）」機能を使用すると、レビュー対象データ内の欠落例をすべて見つけることができます。このアクションは、初期レビューで見落とされた可能性のある例を特定し、修正するのに役立ちます。
* ラベルが期待どおりに機能していることを確認するために検証を行い、追加のトレーニングが必要な場合は推奨されるアクションに従ってください。検証は、システム内での新しいラベルの精度とパフォーマンスを評価する上で重要です。