Trainieren Sie das Ähnlichkeitsmodell

Trainieren Sie Ihre ähnlichen Datensatzmodelle mit Trainingsdaten, um ähnliche Datensätze vorherzusagen, indem Sie Ähnlichkeiten zwischen Feldern der Incident-Tabelle und Trainingstabellen erkennen.

Vorbereitungen

Sie können ein Task Intelligence-Modell einrichten oder die Basissystemvorlage verwenden, die mit Task Intelligence für ITSM geliefert wird. Weitere Informationen zum Einrichten eines neuen Modells finden Sie unter Richten Sie ein Vorhersagemodell für ähnliche Datensätze ein

Erforderliche Rolle: sn_ti_admin.tia_admin oder sn_itsm_ml_task.ti_admin  

Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

Wenn Sie ein Modell für maschinelles Lernen trainieren, betrachtet das Modell die Vorhersagefelder einer Vorhersagetabelle und die Trainingsfelder einer Trainingstabelle. Verwendet die Ähnlichkeiten in diesen Feldern, um ähnliche Datensätze vorherzusagen.

Sie können die Tabelle und die Felder auswählen, die Sie vorhersagen möchten, z. B. die Vorhersagetabelle und die Vorhersagefelder. Sie können auch die Tabellen und Felder auswählen, die das Modell verwenden soll, um ähnliche Datensätze vorherzusagen, z. B. die Tabelle „Schulung“ und die Felder „Schulung“.  Wählen Sie diese Informationen aus, um dem Modell mitzuteilen, wonach während des Trainings gesucht werden soll .

Hinweis:

Sie können entweder die empfohlenen Einstellungen verwenden oder die Einstellungen an Ihre Anforderungen anpassen.  

Prozedur

1. Geben Sie einen Namen für das Modell ein.  
2. Wählen Sie aus Vorhersagetabelle Sie möchten, dass das Modell vorhersagt.  
3. Wählen Sie Bedingungen aus, um eine Reihe von Datensätzen für das Training auszuwählen.
   Die ausgewählten Bedingungen bestimmen, wie das Modell trainiert wird. Diese Bedingungen legen die Anforderungen fest, die ein Datensatz erfüllen muss, um Vorhersagen zu treffen.
4. Wählen Sie aus Vorhersagefelder Die verwendet wird, um ähnliche Datensätze vorherzusagen.  
   
5. Wählen Sie den Satz von Datensätzen aus, die zum Trainieren des ähnlichen Datensatzmodells verwendet werden, indem Sie die Bedingungen in den Trainingstabellen und Trainingsfeldern für das Trainieren der Ähnlichkeitsmodelle auswählen.
   Hinweis:

   Dieses Feld wird nur angezeigt, wenn Sie auswählen Problem Oder Change-Anforderungen Trainingstabelle in Definieren Sie Ihren Zweck Seite. Wenn Sie die Vorhersagetabelle und die Trainingstabelle als Incident auswählen, werden die in Schritt 3 ausgewählten Bedingungen sowohl auf Vorhersagetabellen als auch auf Trainingstabellen angewendet (in diesem Fall sind beide Incident-Tabellen), um Trainingsdatensätze zu generieren, die für die Vorhersage verwendet werden.
6. Wählen Sie aus Trainingstabelle In den Trainingsdaten, die das Modell für Vorhersagen verwenden soll.  
7. Wählen Sie aus Schulung Felder, die das Modell für Vorhersagen verwenden soll.  
8. Wählen Sie aus Sprache In dem das Training stattfindet.
9. Wählen Sie aus Aktualisierungshäufigkeit Um zu entscheiden, wie häufig das Training stattfinden soll.
   
10. Überprüfen Sie das Ergebnis Anzahl der Datensätze In den Trainingsdaten basierend auf den ausgewählten Bedingungen.  

    Die Datensätze, die gezählt werden, umfassen die Anzahl der Felder, Parameter und Daten, die das Modell zum Trainieren verwendet. Basierend auf den bereitgestellten Informationen und den festgelegten Bedingungen wird die Anzahl oder Datensätze automatisch aktualisiert. Das Modell benötigt mindestens 10.000 Datensätze für ein effektives Training. Wenn diese Mindestanzahl nicht erreicht wurde, versuchen Sie, andere Bedingungen auszuwählen. Sie können auch auf das Aktualisierungssymbol klicken ( ), um die Anzahl zu aktualisieren.

11. Legen Sie ein fest  Trainingshäufigkeit  Um zu definieren, wie oft das Modell automatisch neu trainiert wird.
    
12. Wählen Sie Training starten.

Ergebnisse

Wenn Sie das Modell mit einer großen Datenmenge trainieren, kann das Training einige Zeit in Anspruch nehmen. Sie können festlegen, dass das System Ihnen eine E-Mail sendet, wenn das Training abgeschlossen ist.