ソリューションの作成とトレーニング

いずれかの Predictive Intelligence (PI) フレームワークを使用して、機械学習ソリューションを作成およびトレーニングします。各フレームワークは、データの結果を予測、推奨、および整理するためにシステムをトレーニングする、異なるソリューションタイプを提供します。

ソリューションの種類

3 つの PI フレームワークは、予測 API を介して任意のアプリケーションから呼び出して予測を行うことができるさまざまなソリューションを提供します。以前のデータを使用して独自のソリューションを作成し、トレーニングします。移動先 すべて > 予測インテリジェンス > ホームページ ソリューションを表示および作成します。

目的の予測に最適なフレームワークを選択します。

• 分類ソリューション:

  レコードの作成時にフィールド値を設定し、過去のレコードに基づいて作業を自動的に分類してルーティングします。「分類ソリューションの作成とトレーニング」を参照してください。

• 類似性ソリューション:

  新しいレコードと既存のレコードの類似点を特定して、解決策を推奨します。「類似性ソリューションの作成とトレーニング」を参照してください。

• クラスタリングソリューション:

  類似レコードをクラスターにグループ化して、パターンと重大なインシデントを特定します。「クラスタリングソリューションを作成してトレーニングする」を参照してください。

• 回帰ソリューション:
  重要:

  この Washington DC リリースでは、新しい回帰ソリューションの作成のサポートが削除されました。既存の回帰ソリューションを編集してトレーニングすることはできますが、新しい回帰ソリューションを作成することはできません。

  履歴データを使用して、インシデントまたはケースの解決にかかる時間の見積もりなどの数値出力を予測します。「回帰ソリューションの作成とトレーニング」を参照してください。

ソリューションをトレーニングするためのデータレコードの選択

ソリューションの良し悪しは、トレーニングに使用するレコードデータにかかっています。一般に、優れたトレーニング データセットには次のような特徴があります。

• ソリューション定義の入力フィールドは、レコードを作成するときにユーザーが使用できます。レコード作成時に予測を行うには、レコード作成時にソリューションに入力フィールド値が含まれている必要があります。
• ソリューション定義の出力フィールドは選択肢フィールドです。より正確な予測を行うには、出力フィールドを可能な値の有限セットに制限します。
• トレーニング レコードには、出力フィールドの正しい値のみが含まれています。より正確な予測を行うには、信頼できない出力フィールド値を持つレコードを除外します。たとえば、最近クローズされたインシデントが 1 か月間のレビューおよび変更の対象となる場合は、最近クローズされたインシデントを除外します。
• トレーニングレコードには、ソリューションで予測する各出力フィールド値の複数の例が含まれています。レコード範囲を広げるには、各出力フィールド値の例を複数含めます。
• トレーニングレコードには、入力フィールドの一般的なバリエーションが含まれています。レコード範囲を広げるには、入力フィールド値の例を複数含めます。

トレーニング用のソリューションのエクスポート

ソリューションをトレーニングするには、ソリューション定義と関連レコードを、同じデータセンター内の集中型トレーニングサーバーにエクスポートします。トレーニングが完了すると、トレーニングサーバーはソリューションをインスタンスにエクスポートし、サーバーからすべてのトレーニングデータを削除します。すべてのデータセンターには専用のトレーニングサーバーがあり、データはデータセンターの外部に流出しないため、このサービスはデータ主権の要件を持つ顧客も利用できます。

予測は、インスタンスと同じデータセンター内の一元化された予測サーバーで行われます。トレーニングされたモデルアーティファクトは、予測が初めて呼び出されたときにインスタンスサーバーから予測サーバーに送信されます。その後、トレーニングされたモデルアーティファクトは、後続の予測のために予測サーバーにキャッシュされます。

注:

インスタンスとトレーニングサービス間の通信はすべて、同じデータセンターのファイアウォール内で行われます。それでも、すべての通信はHTTPS経由で行われます。

ソリューショントレーニングのトラブルシューティング

一般的なトレーニングの問題のトラブルシューティングについては、 の Now Support ナレッジベースPredictive Intelligence の一般的な問題 [KB781893] の記事を参照してください。