다음에 대한 데이터베이스 뷰 지원 예측 인텔리전스

데이터베이스 뷰를 사용하여 두 개 이상의 테이블을 ML(Machine Learning) 솔루션에 대한 입력으로 조인합니다.

ML 솔루션에서 데이터베이스 뷰 사용

데이터베이스 보기는 솔루션에서 학습에 사용할 수 있는 필드의 양을 확장하는 데 도움이 됩니다. ML 솔루션 정의 양식에서 둘 이상의 테이블을 사용하면 더 많은 입력 데이터에 액세스하여 솔루션 결과를 보강할 수 있습니다.

데이터베이스 뷰를 사용하면 두 개 이상의 테이블을 하나의 통합 뷰로 조인할 수 있습니다. ML 솔루션에서 이 작업을 수행하려면 먼저 데이터베이스 뷰를 만들어야 합니다. 데이터베이스 뷰를 참조하십시오.

데이터베이스 뷰는 분류, 유사성, 클러스터링 및 회귀의 네 가지 예측 인텔리전스 기능 프레임워크 모두에서 지원됩니다.

에 대한 데이터베이스 뷰 예 예측 인텔리전스

다음 예제 시나리오에서는 ML 유사성 솔루션에 사용할 데이터베이스 뷰를 만들었습니다. 아래 이미지는 이름 및 레이블을 포함하여 만든 데이터베이스 뷰 기록을 보여 줍니다.

기록 이름을 클릭하면 아래 이미지와 같이 해당 내용이 나타납니다. 데이터베이스 뷰 콘텐츠 내에는 뷰에 조인한 5개의 지식베이스 테이블이 나열됩니다. 이러한 테이블 대부분에는 FAQ 또는 방법 문서와 같은 다양한 지식 문서 템플릿 유형이 포함되어 있습니다.

데이터베이스 뷰가 유사성 솔루션에 대한 입력으로 사용되는 경우 뷰를 구성하는 각 테이블에는 인스턴스 구성 ServiceNow 에 필요한 개수 이상의 레코드 세트가 있어야 합니다. 필요한 기본 최소 수는 1만입니다. 예를 들어 Knowledge View 데이터베이스 뷰에는 5개의 테이블이 있고 각 테이블에는 10,000개의 레코드가 있어야 합니다. 테이블에 기록이 10,000개 없는 경우 해당 테이블의 결과를 볼 수 없습니다. 이 값을 변경해야 하는 경우 고객 지원 부서에 문의하십시오.

아래 이미지에서는 이미 생성한 유사성 솔루션 정의 기록을 볼 수 있으며, 이를 데이터베이스 뷰에 연결하려고 합니다. 유사성 기록에 대한 레이블 을 클릭하면 유사성 정의 양식이 나타납니다.

유사성 정의 양식은 테이블 필드의 테이블과 테스트 테이블 필드의 다른 테이블을 사용하여 유사성을 기반으로 기존 테이블 기록을 비교합니다.

유사성 솔루션에서 데이터베이스 뷰를 사용하려면 테이블 필드에서 테이블을 선택하는 대신 직접 만든 데이터베이스 뷰(이 예제 시나리오에서는 Knowledge 뷰 데이터베이스 뷰)를 선택합니다. 이 구성은 시스템이 하나가 아닌 5개의 데이터 테이블을 비교하고 처리하기 때문에 솔루션이 학습에 사용하는 레코드 수를 증가시킵니다.