Créer et former une solution de mise en grappe

Regroupez des enregistrements similaires dans des grappes pour les traiter collectivement ou identifier des schémas.

Avant de commencer

Rôle requis : ml_admin ou admin

Important :

Avec la version, les modèles de clustering et de similarité utilisent des Xanadu solutions de workflow. Ceux-ci sont pré-entraînés, de sorte qu’un corpus de mots n’est pas nécessaire pour vos nouvelles solutions. Lorsque vos solutions existantes avec un corpus de mots sont réentraînées après la mise à niveau, elles deviennent des solutions de workflow, et le champ Corpus de mots est supprimé du formulaire.

Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Dans cet exemple de procédure, vous créez une solution pour identifier un incident majeur en regroupant des incidents similaires qui se sont produits récemment.

Pour plus d’informations sur l’utilisation de données de formation chiffrées, reportez-vous à la section Chiffrement des données dans Intelligence prédictive.

Procédure

1. Assurez-vous d’être dans le périmètre de l’application souhaité pour la définition de votre solution, puis accédez à Tout > Intelligence prédictive > Mise en grappe > Définitions des solutions.
2. Dans la liste Définitions de mise en grappe, sélectionnez Nouveau.
3. Sur le formulaire Définition de mise en grappe, configurez les champs en fonction des instructions suivantes.

   Champ	Valeur
   Étiquette	Attribuez un nom unique à votre solution de mise en grappe. Par exemple, dans ce cas d’utilisation, vous pouvez saisir des incidents de groupe pour un incident majeur.
   Nom	Lorsque vous saisissez l’étiquette de votre solution, ce champ se remplit automatiquement avec un nom affecté par le système en fonction de la valeur de votre étiquette.
   Corpus de mots	Si vous disposez d’une solution de mise en grappe héritée, vous pouvez sélectionner un corpus de mots pertinent dans le champ Corpus de mots du formulaire de définition. Remarque : Avec la Xanadu version, un corpus de mots n’est pas nécessaire, car un modèle pré-entraîné est utilisé à la place. Le champ Corpus de mots n’est pas visible dans le formulaire de définition pour les modèles pré-formés. Pour plus d'informations, consultez Créer un corpus de mots.
   Table	Sélectionnez la table contenant les types d’enregistrements que vous souhaitez regrouper en une ou plusieurs grappes. Par exemple, dans ce cas d’utilisation, vous sélectionnez la table Incident [incident], car elle contient les enregistrements d’incidents que vous souhaitez regrouper pour une analyse d’incident majeur. Lorsque vous affectez une valeur de table, un lien apparaît dans le formulaire qui indique le nombre d’enregistrements qui correspondent à vos conditions actuelles.
   Champs	Sélectionnez un ou plusieurs types de champs d’entrée qui aident le système à identifier les enregistrements que vous souhaitez inclure dans votre cluster. Dans ce cas d’utilisation, utilisez Description brève. Remarque : Lors de la sélection d’un champ de type référence, vous devez remonter pas à pas jusqu’au nom de propriété du champ. Par exemple, au lieu de short_description, saisissez short_description.name.
   Utiliser le groupe par	Cochez cette case uniquement si vous souhaitez regrouper les enregistrements d’entrées par champ avant de créer des grappes. Remarque : Cocher cette case active la liste Grouper par . Si vous ne cochez pas la case, tous les enregistrements de table sont regroupés en grappes.
   Grouper par	La sélection d’une valeur dans cette liste est facultative. Dans ce cas, le système regroupe les enregistrements dans une ou plusieurs grappes en fonction de votre sélection.
   Champs de pureté	Choisissez dans votre table des champs qui peuvent aider le système à identifier la classe la plus fréquente dans la grappe. Dans cet exemple de scénario, sélectionnez Catégorie et Groupe d’affectation. Nom.
   Filtre	Ajoutez les conditions de filtre à appliquer aux enregistrements de champs d’entrée que vous souhaitez inclure dans vos clusters. Le nombre d’enregistrements pour la mise en grappe est limité à 300 000. Remarque : Les includes de script ne peuvent pas être référencés à partir du filtre. Utilisez les vues de base de données comme alternative.
   Langue de traitement	Sélectionnez la langue dominante du jeu de données que vous formez sur la définition de la solution. Si la langue du jeu de données est l’italien, choisissez Italian. Le traitement en anglais est également appliqué par défaut à tous les jeux de données. Par exemple, si vous sélectionnez l'italien, le système traite les données en anglais et en italien. Remarque : le terme traitement indique certaines des étapes spécifiques à la langue utilisées dans le cadre de la formation d'une solution. Par exemple, la tokénisation des mots, la suppression des mots vides et la racinisation.
   Mots vides	Lorsque vous sélectionnez votre langue de traitement, le système ajoute automatiquement une liste de mots vides dans cette langue. Par exemple, si votre langue de traitement est l'italien la liste des Mots vides italiens par défaut s'affiche. La liste des mots vides anglais par défaut est également incluse. Si vous créez une liste de mots vides personnalisée, vous pouvez la sélectionner dans le champ Mots vides pour l’ajouter à votre solution.
   Fréquence de mise à jour	Sélectionnez la fréquence à laquelle vous souhaitez que le système mette à jour vos clusters avec des enregistrements nouveaux et mis à jour. Remarque : Le système extrait les enregistrements en fonction des conditions de filtre Grouper par que vous définissez sur votre solution de clustering, le cas échéant. Par exemple, si vous sélectionnez Toutes les 15 minutes, le système identifie les enregistrements qui sont arrivés dans ce délai. Le système essaie de les affecter aux grappes existantes ou, si possible, crée une nouvelle grappe. Dans cet exemple, 20 nouveaux enregistrements arrivent. Si 16 de ces enregistrements font partie d’une grappe existante et que 4 ne le font pas, le système forme une nouvelle grappe pour les quatre enregistrements non affectés. Vous pouvez également choisir de ne pas mettre à jour vos clusters du tout.
   Fréquence de la formation	Sélectionnez la fréquence à laquelle vous souhaitez que le système supprime tous les résultats de grappe précédents et recrée les grappes depuis le début. Vos options vont de tous les jours, tous les trois jours, tous les sept jours ou tous les mois. Vous pouvez également choisir d’entraîner votre cluster une seule fois. Remarque : Le planificateur ML limite le nombre de formations qu’une instance peut valider à 50 nouvelles demandes de formation ML par instance dans une fenêtre de 24 heures. La limite exclut les demandes de reformation planifiées. En outre, les mises à jour de clustering et de similarité sont également exclues de cette limite, même si les nouvelles demandes de formation dépassent 50 dans une fenêtre de 24 heures.
   Nombre minimum d'enregistrements par grappe	Saisissez le nombre minimal d’enregistrements que vous souhaitez qu’une grappe contienne. La valeur que vous saisissez doit être supérieure ou égale à 2.

4. Sélectionnez l’option ou le bouton de menu contextuel approprié pour votre définition de solution.

   Option	Description
   Enregistrer ou Enregistrer et former	Enregistrez l'enregistrement de votre définition de solution pour pouvoir y revenir ultérieurement ou enregistrez-le et soumettez-le pour une formation.
   Soumettre ou Soumettre et former	Créez votre enregistrement de définition de solution et soumettez-le, ou soumettez-le et formez-le.

5. Si vous avez soumis la solution pour la formation, cliquez sur OK dans la fenêtre d’activation de la formation pour confirmer.

Résultats

Le système forme la solution et vous avertit en temps réel lorsque la formation est terminée.

Un tracé d’arborescence s’affiche sous l’onglet Visualisation de grappe de votre formulaire Définition de solution de mise en grappe. Le graphique montre les clusters formés par le système pour votre solution dans l’ordre décroissant, du coin supérieur gauche au coin inférieur droit. Les étiquettes de nœud d’arborescence correspondent au concept de cluster, qui est créé par les premiers mots du cluster et vous aide à voir le contenu le plus important trouvé dans chaque cluster.

Remarque :

Le concept de cluster affiche les mots principaux des données d’entrée traitées, dans la langue des données. Selon la langue, le concept de cluster peut afficher les mots dans leur forme racine et donc apparaître tronqués.

Chaque nœud est coloré du rouge au vert selon la qualité du cluster pour ce nœud. Le filtre Sélectionner un groupe s’affiche uniquement lorsque vous sélectionnez les champs Utiliser le groupe par et Grouper par sur votre formulaire Définition de regroupement. Lorsque vous pointez sur une grappe, vous pouvez voir sa valeur Grouper par, son nombre de grappes et ses enregistrements dans Grouper.

Figure 1. Exemple de visualisation de grappe

Pour ouvrir un cluster, vous pouvez cliquer dessus ou le sélectionner à partir du filtre Afficher tous les groupes.

À l’intérieur du groupe de clusters, vous pouvez filtrer davantage les résultats à l’aide des deux barres de défilement correspondant respectivement à la taille du cluster et à la qualité du cluster. Vous pouvez également revenir en arrière en cliquant sur le bouton Retour, qui n’apparaît que lorsqu’une hiérarchie de clustering est présente. Lorsque vous pointez sur une grappe à ce niveau, les valeurs de centile du champ de pureté s’affichent avec les valeurs Concept, Qualité et Taille de la grappe.

Figure 2. Exemple de groupe de grappes

Lorsque vous cliquez sur un nœud de grappe, les détails de sa grappe ML s’affichent sous forme de vue de liste.

Figure 3. Page des détails de la grappe

Que faire ensuite

• Examinez la sortie de la solution dans l’onglet Statistiques de la solution de votre solution. Si vous n’êtes pas satisfait des résultats de votre solution de clustering, reconfigurez les valeurs que vous avez définies pour votre solution et reformez-la jusqu’à ce que les résultats soient satisfaisants.

• Passez en revue l’onglet Résumé de la grappe pour obtenir une vue de liste des ID de grappes, de la taille de la qualité et des valeurs Grouper par.

  Figure 4. Exemple de récapitulatif de la grappe

  

• Dans l’onglet Mises à jour des clusters, passez en revue le résumé des modifications apportées aux clusters pour chaque intervalle de mise à jour des clusters que vous avez configuré dans la définition de la solution.

  Figure 5. Exemple de mises à jour de grappes