예측 인텔리전스 설치

  • 릴리스 버전: Yokohama
  • 업데이트 날짜 2025년 01월 30일
  • 읽기3분
  • 인스턴스에서 활성화 예측 인텔리전스 하고 기본 구성을 시작합니다.

    시작하기 전에

    필요한 역할: 관리자

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    플러그인(com.glide.platform_ml)은 예측 인텔리전스 기본 시스템에 포함되어 있지만 필요한 경우 다음 절차에 따라 활성화할 수 있습니다.

    기타 관련 플러그인과 스토어 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 예측 인텔리전스 for 현장 서비스 관리 (com.snc.fsm_ml)는 와 FSM관련된 솔루션을 제공합니다. 이러한 플러그인 중 일부에는 별도의 라이센스가 필요할 수 있습니다.

    인스턴스에서 플러그인을 처음 활성화하면 예측 인텔리전스 시스템이 홈페이지를 시작합니다. 홈페이지는 분류, 유사성, 클러스터링 및 회귀 프레임워크의 솔루션 정의에 대한 개요를 제공합니다. 홈페이지에서 직접 솔루션을 생성, 교육 및 테스트할 수 있습니다. 최신 교육 솔루션에 대한 요약도 제공됩니다.

    프로시저

    1. 다음으로 이동 시스템 정의 > 플러그인.
    2. 검색 창을 사용하여 (com.glide.platform_ml) 플러그인을 찾습니다 예측 인텔리전스 .
    3. 설치를 선택한 다음, 플러그인 활성화 대화 상자에서 활성화를 선택합니다.
      플러그인을 활성화하면 모든 종속 플러그인이 자동으로 활성화됩니다.
    4. 활성화를 통해 sharedservice.worker 사용자가 성공적으로 생성되었는지 확인합니다.
      솔루션을 예측 인텔리전스 교육할 때 이 사용자로 작동합니다.
      주:
      sharedservice.worker 사용자에게는 다음 역할이 포함됩니다.
      • platform_ml_read
      • platform_ml_write
      • platform_ml_create
      이러한 역할은 솔루션을 만들고, 교육하고, 확인하는 데 필요합니다. 이는 내부 역할이며 편집하거나 다른 사용자에게 할당할 수 없습니다.

    예측 인텔리전스 구현

    과거 기록 데이터를 기반으로 예측하도록 머신 러닝(ML) 알고리즘을 학습시키기 위한 예측 인텔리전스 초기 설정 및 구성 단계를 구현합니다.

    시작하기 전에

    필요한 역할: admin 또는 ml_admin

    이 태스크 정보

    학습 프로세스에서는 가장 가까운 데이터 센터의 교육 서비스에 레코드 데이터를 보내야 합니다. 모든 데이터 센터에는 전용 학습 서버가 있고 데이터가 데이터 센터를 벗어나지 않기 때문에 데이터 주권 요구 사항이 있는 고객도 이 서비스를 사용할 수 있습니다. 이 프로세스에 대한 자세한 내용은 Predictive Intelligence 살펴보기 문서를 참조하십시오.

    초기 구성 및 설정에 대한 질문과 대답은 KB0781894 참조하십시오.

    프로시저

    1. 비프로덕션 인스턴스에서 활성화합니다 예측 인텔리전스 .
    2. 프로덕션 인스턴스에서 솔루션에서 처리할 기록을 예측 인텔리전스 익스포트합니다.
      예를 들어, 12개월간의 인시던트 기록을 비프로덕션 인스턴스로 익스포트할 수 있습니다.
    3. 비프로덕션 인스턴스에서는 익스포트한 기록을 임포트합니다.
    4. 비프로덕션 인스턴스에서 기본 솔루션 정의 기록을 검토하여 필터, 입력 필드 및 출력 필드가 인시던트 또는 작업 기록을 예측하기에 충분한지 확인합니다.
      필요한 경우 예측하려는 각 기록 세트에 대한 솔루션 정의를 생성합니다 .
    5. 비프로덕션 인스턴스에서는 솔루션 정의 기록을 교육합니다.
    6. 테스트 기록을 생성하거나 프로덕션에서 더 많은 기록을 임포트하여 비프로덕션 인스턴스에서 솔루션 예측을 테스트합니다.
    7. 분류 솔루션의 경우 예측 보고서를 검토하여 솔루션 및 개별 클래스의 정확성과 범위를 결정합니다.
    8. 유사성 솔루션의 경우 필요한 경우 유사성 예시를 검토하여 유사성 점수 임계치를 업데이트합니다.
    9. 필요한 경우 솔루션 정의 필터를 업데이트하여 더 많거나 다른 교육 기록을 포함합니다.
    10. 업데이트된 솔루션 정의 기록을 다시 교육하고 다시 테스트합니다.
    11. 솔루션이 만족스러우면 프로덕션 인스턴스에서 활성화합니다 예측 인텔리전스 .
    12. 사용자 지정 솔루션 정의 기록을 다시 만들고 솔루션을 교육하거나, 비프로덕션 인스턴스에서 프로덕션 인스턴스로 솔루션을 임포트합니다.