問い合わせ履歴のように長い文章を含むデータでは、同じ行数・列数の表でも、文章モデルの試行に時間がかかります。Fione v2の開発版では文章量を推奨学習時間に含め、優先度の高いモデル系統が最初の試行を終えやすいよう時間配分を変えます。
EasyMLと学習フォームで推奨値を見る
データを取り込んで、EasyMLの分析画面、詳細学習フォーム、またはアシスタントの学習提案で推奨時間を確認します。文章列は欠損を除いた平均文字数をプロファイルに持ち、対象の列から全体の文字数を見積もります。セル数で計算した所要時間と、文字数に内部係数の1文字あたり0.00001秒を掛けた時間のうち長い方を使います。文章と判定された列は、値がすべて異なっていてもID列として自動除外されません。
アシスタント提案は分単位で切り上げて2〜30分の範囲に収めます。EasyMLはプリセットから選ぶため、例えば11分の見積もりでは30分が推奨されます。文字数の見積もりはデータのプロファイルに基づくため、学習画面で外した列を含む場合があります。
最初の試行に使える時間が変わる
基本のモデル系統の初回は、その系統への通常配分と開始時点の探索残り時間の半分を比べ、長い方まで使えます。2回目以降は通常配分で、後半に追加される系統はこの特例の対象外です。先に試す系統が時間を使うと後続の試行時間は減ります。推奨値は実行時間の見積もりなので、学習後は文章モデルが結果に含まれるかと、時間切れの通知を確認します。