Task Intelligence für ITSM-Modellen verwalten
Verwenden Sie die ML-Funktionen (maschinellen Lernen) von Task Intelligence für ITSM, um Empfehlungen auf Feldebene und ähnliche Datensätze für die Incidents vorherzusagen, die im Seitenbereich als umsetzbare Empfehlungen angezeigt werden.
Das Verwalten von Task Intelligence für ITSM umfasst die folgenden Aufgaben.
Vorhersagemodell erstellen
Sie können lösungsbasierte Incident-Vorhersagemodelle erstellen und bereitstellen, um Incident-Felder und umsetzbare Echtzeitempfehlungen basierend auf den Ähnlichkeiten zwischen zwei Tabellentypen vorherzusagen, indem Sie ihre Felder für IT-Service-Incidents vergleichen.
- Modell „Incident-Kategorisierung“: Dieses Modell prognostiziert Incident-Felder für neue IT-Service-Incidents.
- Modell „Ähnliche Incidents“: Das Modell betrachtet die Vorhersagefelder einer Vorhersagetabelle und die Trainingsfelder einer Trainingstabelle. Es verwendet die Ähnlichkeiten in diesen Feldern, um ähnliche Datensätze für Incidents vorherzusagen.
- Modell einrichten: Richten Sie ein Modell zur Vorhersage von Incidents ein, indem Sie eine im Basissystem verfügbare Vorlage verwenden.
- Modell trainieren: Trainieren Sie ein Modell, um anhand Ihrer Daten Vorhersagen zu treffen.
- Modell bewerten: Bewerten Sie die Ergebnisse des Modelltrainings, sehen Sie sich Beispielergebnisse für die vorhergesagten Felder an, und wählen Sie die Einstellungen für die Vorhersage und das Verhalten Ihres Modells aus.
- Modell bereitstellen: Stellen Sie Ihr Modell bereit, um Incident-Felder in Incident-Formularen vorherzusagen.
Incident-Vorhersagemodell bearbeiten
Bearbeiten Sie ein Incident-Vorhersagemodell, das bereits trainiert und bereitgestellt wurde. Ändern Sie die Modellkonfigurationen, prüfen Sie die aktualisierten Trainingsergebnisse, und stellen Sie das Modell erneut bereit.
Incident-Vorhersagemodell exportieren
Exportieren Sie ein Incident-Vorhersagemodell in Task Intelligence für ITSM in eine andere Instanz, damit Sie das Modell in der anderen Instanz verwenden können, ohne das Modell von Grund auf neu erstellen zu müssen.