類似性モデルのトレーニング

トレーニングデータを使用して類似のインシデントモデルをトレーニングし、インシデントテーブルとトレーニングテーブルのフィールド間の類似性を認識することで、類似のレコードを予測します。

始める前に

タスクインテリジェンスモデルを設定することも、ITSM のタスクインテリジェンスに付属するベースシステムテンプレートを使用することもできます。新しいモデルの設定の詳細については、「類似のインシデントの予測モデルの設定」を参照してください。

必要なロール：sn_ti_admin.tia_admin または admin

このタスクについて

機械学習モデルをトレーニングすると、モデルは、予測テーブルの予測フィールドとトレーニングテーブルのトレーニングフィールドを調べます。これらのフィールドの類似性を使用して、類似のレコードを予測します。

予測テーブルと予測フィールドなど、予測対象のテーブルとフィールドを選択できます。また、類似レコードを予測するためにモデルで使用するテーブルとフィールド (トレーニングテーブルとトレーニングフィールドなど) を選択することもできます。この情報を選択すると、トレーニング中に探す対象がモデルに指示されます。

注:

推奨設定を使用することも、ニーズに合わせて設定をカスタマイズすることもできます。

手順

1. モデルの名前を入力します。
2. モデルが予測する対象の予測テーブルを選択します。
3. トレーニング用のレコードのセットを選択する [条件] を選択します。
   選択した条件によって、モデルのトレーニング方法が決まります。これらの条件は、予測を行うためにレコードが満たす必要がある要件を提供します。
4. 類似のレコードの予測に使用される予測フィールドを選択します。
   
5. モデルが予測に使用するトレーニングデータのトレーニングテーブルを選択します。
6. モデルが予測に使用するトレーニングフィールドを選択します。
7. トレーニングが行われる言語を選択します。
8. [更新頻度] を選択して、トレーニングを実行する頻度を決定します。
   
9. 選択した条件に基づいて、トレーニングデータの結果の [レコードの数] を確認します。

   カウントされるレコードには、モデルがトレーニングに使用するフィールド、パラメーター、およびデータの数が含まれます。指定された情報と設定された条件に基づいて、数またはレコードは自動的に更新されます。効果的なトレーニングのためには、モデルに少なくとも 10,000 件のレコードが必要です。この最小数を満たしていない場合は、別の条件を選択してください。更新アイコン () をクリックして番号を更新することもできます。

   

10. [トレーニングの開始] を選択します。

タスクの結果

大量のデータでモデルをトレーニングする場合は、トレーニングに時間がかかることがあります。トレーニングが完了したときにメールを送信するようにシステムに要求できます。