Predictive Intelligence 살펴보기
ServiceNow® 예측 인텔리전스 는 애플리케이션 전반에 ServiceNow® 걸쳐 향상된 작업 경험을 제공하는 기능에 힘을 실어주는 인공 지능 계층을 제공하는 플랫폼 기능입니다.
주:
예측 인텔리전스 는 온프레미스 고객도 사용할 수 있습니다. 이 제품을 온-프레미스에 배포하는 데 관심이 있는 경우 계정 관리자에게 문의하세요. 온프레미스 설치 및 구성 지침은 Now Support 자체 호스팅 지식베이스에서 자체 호스팅 고객을 위한 머신 러닝 엔진 설치 및 구성 [KB0782052] 에 대한 전체 지침을 참조하십시오.
개요
예측 인텔리전스 는 인공 지능 및 머신 러닝을 사용하여 업무 경험을 개선하는 강력한 도구 세트입니다. 플랫폼에서 모델을 생성 및 학습시키고 다른 ServiceNow 제품 및 애플리케이션과 통합할 수 있습니다.
다음은 기본 예측 인텔리전스 개념과 사용 가능한 다양한 프레임워크를 소개합니다.
기존 모델을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 예측 인텔리전스 사용.
용어
- 인공 지능
- 완수하기 위해 일정 수준의 인간 지능이 필요한 작업을 수행하도록 설계된 시스템입니다.
- 머신 러닝
- 모델이 더 많은 경험을 통해 시간이 지남에 따라 개선될 수 있는 기능입니다.
- 모델
- 입력-출력 데이터를 기반으로 예측과 결정을 내리는 알고리즘, 수학 및 통계 모음입니다.
- 교육
- 향후 예측에 영향을 주기 위해 모델이 기반으로 하는 데이터를 추가하거나 변경합니다.
- 지도 교육
- 모델이 이 둘을 연결하는 규칙을 생성할 수 있도록 입력 아웃 쌍을 제공합니다.
- 자율 교육
- 모델이 데이터 세트의 구조를 식별할 수 있도록 원시 데이터를 제공합니다.
- 교육 빈도
- 기존 모델을 새 교육 데이터와 결합하기 위해 모델을 다시 교육하는 빈도입니다.
- 단어 뭉치
- 모델이 텍스트 유사성을 찾는 데 사용할 수 있는 어휘입니다.
예측 모델 구성요소
예측 모델에는 이러한 구성요소가 포함되며, 그 중 일부를 제공해야 합니다.
- 솔루션 정의
- 예측 모델을 학습시키기 위해 이러한 값을 지정하는 데이터 기록을 생성하고 구성합니다.
- 모델을 학습시키는 데 사용되는 기록입니다. 예를 들어, 지난 6개월 이내에 해결되거나 종결된 인시던트에 대해서만 교육합니다.
- 모델이 예측하는 데 사용하는 입력 필드입니다. 예를 들어, 인시던트 짧은 설명을 사용하여 예측을 합니다.
- 모델이 예측하는 값이 있는 출력 필드입니다. 예를 들어, 짧은 설명을 기반으로 인시던트 범주를 설정합니다.
- 모델을 재교육하는 빈도입니다. 예를 들어 30일마다 모델을 다시 교육합니다.
- 솔루션
- 솔루션은 데이터센터에서 교육 ServiceNow 한 솔루션 정의의 결과입니다. 예측 인텔리전스 는 솔루션을 사용하여 하나 이상의 입력 필드 값이 지정된 대상 필드 값을 예측합니다. 모든 솔루션은 이러한 값을 지정합니다.
- 솔루션 정확도 는 올바른 예측의 집계 백분율입니다. 예를 들어 정밀도가 50이면 100개의 예측 중 절반이 올바른 값을 가져야 함을 의미합니다.
- 솔루션 범위는 예측을 받는 기록의 집계 백분율입니다. 예를 들어 범위가 50이면 모든 적격 기록의 절반이 실제로 예측을 수신한다는 것을 의미합니다.
- 솔루션 클래스 는 모델이 예측할 수 있는 출력 필드 값입니다. 각 클래스는 선택할 수 있는 정밀도, 범위 및 분포 메트릭 목록이 있는 출력 필드 값입니다. 예를 들어 인시던트 범주화 솔루션에는 소프트웨어, 문의 및 데이터베이스와 같은 각 범주에 대한 클래스가 있습니다.
- 클래스 분포 는 전체 테이블에서 이 특정 출력 필드 값이 있는 기록의 백분율입니다. 예를 들어, 문의 클래스의 분포가 50이면 인시던트의 절반에 문의 범주가 있다는 뜻입니다.
예측 인텔리전스 프레임워크
예측 인텔리전스 는 릴리스에서 세 가지 프레임워크를 Washington DC 제공합니다. 각 프레임워크에는 데이터 결과를 예측, 권장 및 구성하도록 시스템을 교육하는 다양한 솔루션 유형이 있습니다. 학습된 솔루션은 API를 통해 모든 애플리케이션에서 호출하여 예측을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 에서 확인할 수 있습니다 예측 인텔리전스 프레임 워크.