Lösungen werden erstellt und trainiert

Verwenden Sie eines der Predictive Intelligence (PI)-Frameworks, um Lösungen für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren. Jedes Framework bietet eine andere Art von Lösung, mit der das System trainiert wird, Datenergebnisse vorherzusagen, zu empfehlen und zu ordnen.

Arten von Lösungen

Die drei PI-Frameworks bieten verschiedene Lösungen, die von jeder Anwendung über eine VorhersageAPI aufgerufen werden können, um eine Vorhersage zu treffen. Erstellen und trainieren Sie Ihre eigenen Lösungen mithilfe Ihrer vorherigen Daten. Navigieren zu Alle > Predictive Intelligence > Homepage Zum Anzeigen und Erstellen von Lösungen.

Wählen Sie das beste Framework für Ihre gewünschte Vorhersage aus:

• Klassifizierungslösungen:

  Legt Feldwerte während der Datensatzerstellung fest, um Arbeit basierend auf vergangenen Datensätzen automatisch zu kategorisieren und weiterzuleiten. Weitere Informationen finden Sie unter Klassifizierungslösung erstellen und trainieren.

• Ähnlichkeitslösungen:

  Identifiziert Ähnlichkeiten zwischen neuen und vorhandenen Datensätzen, um Lösungen zu empfehlen. Weitere Informationen finden Sie unter Eine Ähnlichkeitslösung erstellen und trainieren.

• Clustering-Lösungen:

  Gruppiert ähnliche Datensätze in Clustern, um Muster und schwerwiegende Incidents zu identifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Clustering-Lösung erstellen und trainieren.

• Regressionslösungen:
  Wichtig:

  Mit Zurich Release, Unterstützung für das Erstellen neuer Regressionslösungen wurde entfernt. Sie können vorhandene Regressionslösungen weiterhin bearbeiten und trainieren, aber Sie können keine neuen erstellen.

  Verwendet Verlaufsdaten, um numerische Ausgaben vorherzusagen, z. B. die Zeit, die zur Lösung eines Incident oder Falls benötigt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und trainieren Sie eine Regressionslösung.

Datensätze zum Trainieren von Lösungen auswählen

Eine Lösung ist nur so gut wie die Datensatzdaten, die Sie zum Trainieren der Lösung verwenden. Im Allgemeinen hat ein guter Trainingsdatensatz diese Eigenschaften.

• Die Eingabefelder der Lösungsdefinition stehen Benutzern beim Erstellen von Datensätzen zur Verfügung. Um Vorhersagen zum Zeitpunkt der Datensatzerstellung treffen zu können, muss die Lösung die Eingabefeldwerte bei der Datensatzerstellung aufweisen.
• Das Ausgabefeld der Lösungsdefinition ist ein Auswahlfeld. Um genauere Vorhersagen zu treffen, beschränken Sie das Ausgabefeld auf eine endliche Menge möglicher Werte.
• Die Trainingsdatensätze enthalten nur korrekte Werte für das Ausgabefeld. Um genauere Vorhersagen zu treffen, filtern Sie alle Datensätze mit unzuverlässigen Ausgabefeldwerten heraus. Wenn beispielsweise kürzlich geschlossene Incidents einen Monat lang überprüft und geändert werden, filtern Sie alle kürzlich geschlossenen Incidents heraus.
• Die Trainingsdatensätze enthalten mehrere Beispiele für jeden Ausgabefeldwert, den die Lösung vorhersagen soll. Um die Datensatzabdeckung zu erhöhen, fügen Sie mehrere Beispiele für jeden Ausgabefeldwert hinzu.
• Die Trainingsdatensätze enthalten übliche Variationen der Eingabefelder. Um die Datensatzabdeckung zu erhöhen, fügen Sie mehrere Beispiele für Eingabefeldwerte hinzu.

Lösungen zu Trainingszwecken exportieren

Um eine Lösung zu trainieren, exportieren Sie ihre Lösungsdefinition und die zugehörigen Datensätze auf einen zentralen Schulungsserver im selben Rechenzentrum. Wenn das Training abgeschlossen ist, exportiert der Trainingsserver die Lösung zurück in Ihre Instanz und löscht alle Trainingsdaten vom Server. Da jedes Rechenzentrum über einen eigenen dedizierten Trainingsserver verfügt und die Daten das Rechenzentrum nicht verlassen, steht dieser Service auch Kunden mit Anforderungen in puncto Datenhoheit zur Verfügung.

Die Vorhersagen erfolgen auf einem zentralen Vorhersageserver im selben Rechenzentrum wie die Instanz. Wenn die Vorhersage zum ersten Mal aufgerufen wird, werden die Artefakte des trainierten Modells vom Server der Instanz an den Vorhersageserver gesendet. Danach werden sie auf dem Vorhersageserver für weitere Vorhersagen zwischengespeichert.

Hinweis:

Die gesamte Kommunikation zwischen der Instanz und dem Trainingsservice erfolgt innerhalb derselben Rechenzentrums-Firewall. Trotzdem findet die Kommunikation ausschließlich über HTTPS statt.

Problembehandlung für Lösungsschulungen

Informationen zur Behebung allgemeiner Schulungsprobleme finden Sie unter Allgemeine Probleme mit Predictive Intelligence [KB781893] artikel in Now Support Knowledge Base.