予測インテリジェンス フレームワーク
予測インテリジェンス は、 Xanadu リリースで分類、類似性、クラスタリングの 3 つの異なるモデルフレームワークを提供します。各フレームワークは、さまざまなタイプの予測に特化しています。
予測インテリジェンス 分類フレームワーク
予測インテリジェンス分類フレームワークを使用すると、機械学習アルゴリズムを使用して、レコードの作成時にカテゴリフィールド値を設定できます。たとえば、モデルを使用して、簡単な説明に基づいてインシデントカテゴリを設定できます。予測モデルをトレーニングして、過去のレコード処理経験に基づいて作業を自動的に分類してルーティングするエージェントとして機能させることができます。
- タスク解決時間
- タスクの解決に必要な操作の数
- 作業の分類およびアサインの誤り率
詳細については、「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。
予測インテリジェンス の類似性フレームワーク
予測インテリジェンス の類似性フレームワークは新規レコードに類似した値を持つ既存レコードを特定します。たとえば、インシデントレコードのサブセットをトレーニングし、類似のインシデントレコードの情報に基づいて解決策を推奨できます。解決策が実証済みの類似のクローズ済みインシデントから借用することで、エージェントと履行者が受信インシデントに対して最適な解決策を迅速に提供できるようになります。
類似性フレームワークのアルゴリズムは、類似のコンテキストに基づいて類似の単語と同義語を識別するため、テキスト比較にキーワードの完全一致は必要ありません。たとえば、 printer not working と printer broken というフレーズは、どちらも類似しているものとして認識されます。フレームワークは、業界固有のコンテキストの収集、学習、適用も行います。たとえば、「 ネットワークに参加できません 」というフレーズは、コンピューターネットワーク会社と医療保険会社では文脈が異なります。
類似性フレームワークは、ワークフロー類似性ソリューションを使用します。詳細については、「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。
予測インテリジェンス のクラスタリングフレームワーク
クラスタリングでは、データをグループに分割し、パターンの識別に使用できます。その後、レコードをまとめて処理したり、既存のデータのギャップを見つけたりできます。たとえば、類似した新しいインシデントをグループ化して、重大な機能停止を特定できます。
クラスタリングフレームワークは、ワークフロークラスタリングソリューションを使用します。詳細については、「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。
Washington DC リリースで廃止:予測インテリジェンス回帰フレームワーク
詳細については、「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。