머신 러닝 모델 설정 및 동작
고객 서비스 케이스에 대한 필드 값과 감정을 예측하는 모델을 설정합니다.
모델 학습
머신 러닝 모델 학습이란 모델이 과거 데이터의 패턴을 학습하여 새 데이터를 예측하는 상황을 뜻합니다. 모델은 패턴을 학습할 수 있도록 많은 데이터를 사용하여 학습되며, 대규모 데이터 세트는 학습된 패턴을 통계적으로 의미 있게 만듭니다.
필드 예측 모델 설정
ml_admin 역할을 가진 사용자는 머신 러닝 모델을 만들고 학습시켜 작업 인텔리전스 관리 콘솔에서 필드 값을 예측할 수 있습니다.
필드 예측 모델을 시작점으로 사용하여 모델이 학습하는 교육 데이터 세트를 선택할 수 있습니다. 다음 테이블의 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.
- 이메일 [sys_email] 테이블
- 케이스 [sn_customerservice_case] 테이블
- 케이스 테이블을 확장하는 테이블
- 상호작용 [interaction] 테이블
그런 다음 해당 데이터에서 두 가지 유형의 필드 간에 패턴을 학습하도록 모델에 지시합니다.
- 출력 필드는 모델이 예측하려는 필드입니다. 예를 들어 케이스의 범주 및 우선순위 필드입니다.
- 입력 필드는 모델이 예측의 기초로 사용하는 필드입니다. 예를 들어 이메일의 제목과 본문에 있는 텍스트입니다.
권장 입력 필드를 사용하거나 이러한 필드를 수정하고 자체 기본 설정을 추가할 수 있습니다.
모델이 첨부 파일의 텍스트를 사용하도록 구성된 경우 케이스 또는 상호작용이 생성되면 시스템에서 다음 단계를 수행합니다.
- 시스템은 지원되는 컨텐츠 유형과 파일 확장명으로 첨부 파일에 대한 기록을 확인합니다. 지원되지 않는 파일 확장명이 있는 첨부 파일은 무시합니다.
- 기록에 지원되는 형식의 첨부 파일이 있는 경우 시스템은 텍스트를 구문 분석하고 입력 필드의 텍스트와 함께 입력으로 범주화 모델로 전송합니다.
- 기록에 첨부 파일이 없거나 지원되는 형식의 첨부 파일이 없는 경우 시스템은 입력 필드의 텍스트를 범주화 모델로 보냅니다.
지원되는 컨텐츠 유형과 파일 확장명은 sn_csm_ml_task.categorization.allowed_content_types 시스템 속성에 저장됩니다. 자세한 내용은 고객 서비스용 작업 인텔리전스와 함께 설치되는 구성 요소를 참조하십시오.
여러 언어 지원
모델이 첨부 파일을 포함하도록 구성된 경우 범주화는 첨부 파일을 포함하여 여러 언어를 지원합니다. 범주화 모델은 예측 언어를 반환하고 이를 예측기 결과 [ml_predictor_results] 테이블의 탐지된 언어 필드에 저장합니다.
케이스 감정 모델 설정
케이스 감정 모델은 커뮤니케이션 패턴을 학습하기 위해 대규모 데이터 세트로 미리 학습됩니다. 이 데이터는 고객 이메일 및 케이스 설명 및 코멘트에서 가져오며 에이전트와 고객 간의 일반적인 커뮤니케이션을 반영합니다.
- 이메일: 모델은 케이스가 생성될 때 감정을 예측하기 위해 초기 이메일의 제목과 본문에 있는 텍스트를 사용합니다. 후속 이메일 본문의 텍스트는 예측을 업데이트하는 데 사용됩니다.
- 케이스: 모델은 케이스에 대한 짧은 설명과 설명에 있는 텍스트를 사용하여 케이스가 생성될 때 감정을 예측합니다. 케이스에 추가된 코멘트는 예측을 업데이트하는 데 사용됩니다.
케이스 감정 모델은 케이스 유형을 지원합니다. 감정 모델을 설정할 때 감정 분석을 실행할 테이블을 선택합니다. 다음을 선택할 수 있습니다.
- 케이스 테이블
- 케이스 테이블을 확장하는 테이블
주:
감정 분석 기능은 케이스 테이블의 사용자 지정 확장의 수준 하나를 지원합니다.