ソリューションの作成とトレーニング
予測インテリジェンス (PI) フレームワークのいずれかを使用して、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。
ソリューションのタイプ
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てトレーニングします。次のように移動する。 ソリューションを表示および作成します。
- 分類ソリューション:
レコード作成時にフィールド値を設定して、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:
新規レコードと既存レコードの類似性を識別して、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:
類似の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: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推定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。Yokohama 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および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。
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
- ソリューション定義の入力フィールドは、ユーザーがレコードを作成するときに使用できます。レコード作成時に予測を行うには、レコード作成時に入力フィールド値がソリューションに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ます。より正確な予測を行うには、信頼性の低い出力フィールド値を含むレコードを除外します。たとえば、最近クローズしたインシデントが 1 か月間レビューおよび変更される場合は、最近クローズし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。レコード範囲を拡大するには、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。レコード範囲を拡大するには、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、その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一元化されたトレーニング 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独自のトレーニング サーバーがあり、データはデータセンターから離れないため、このサービスは、データ主権要件を持つ顧客も利用できます。
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、Now Support ナレッジベース の Predictive Intelligence の一般的な問題 [KB781893] の記事を参照してください。