솔루션 생성 및 교육

PI(예측 인텔리전스) 프레임워크 중 하나를 사용하여 머신 러닝 솔루션을 생성하고 교육합니다. 각 프레임워크는 데이터 결과를 예측, 추천 및 구성하도록 시스템을 교육하기 위한 다양한 솔루션 유형을 제공합니다.

솔루션 유형

세 가지 PI 프레임워크는 예측 API를 통해 모든 애플리케이션에서 예측을 호출할 수 있는 다양한 솔루션을 제공합니다. 이전 데이터를 사용하여 고유한 솔루션을 생성하고 교육합니다. 다음으로 이동 모두 > 예측 인텔리전스 > 홈페이지 솔루션을 보고 생성할 수 있습니다.

원하는 예측에 가장 적합한 프레임워크를 선택합니다.

• 분류 솔루션:

  과거 기록을 기반으로 작업을 자동으로 범주화하고 라우팅하도록 기록을 생성하는 동안 필드 값을 설정합니다. 분류 솔루션 생성 및 교육 문서를 참조하십시오.

• 유사성 솔루션:

  해결 방법을 권장하기 위해 새 기록과 기존 기록 간의 유사성을 식별합니다. 유사성 솔루션 생성 및 교육 문서를 참조하십시오.

• 클러스터링 솔루션:

  유사한 기록을 클러스터로 그룹화하여 패턴과 중요 인시던트를 식별합니다. 클러스터링 솔루션 만들기 및 교육 문서를 참조하십시오.

• 회귀 솔루션:
  중요사항:

  이 Zurich 릴리스에서는 새 회귀 솔루션 생성에 대한 지원이 제거되었습니다. 기존 회귀 솔루션을 편집하고 학습시킬 수 있지만 새 회귀 솔루션을 만들 수는 없습니다.

  이력 데이터를 사용하여 인시던트 또는 케이스를 해결하는 데 걸리는 시간을 예상하는 등 숫자 출력을 예측합니다. 회귀 솔루션 생성 및 교육 문서를 참조하십시오.

솔루션 교육을 위한 데이터 기록 선택

솔루션은 학습에 사용하는 레코드 데이터에 따라 성능이 달라집니다. 일반적으로 좋은 학습 데이터 세트에는 이러한 특성이 있습니다.

• 솔루션 정의 입력 필드는 기록을 만들 때 사용자가 사용할 수 있습니다. 기록 생성 시 예측을 수행하려면 솔루션에 기록 생성 시 입력 필드 값이 있어야 합니다.
• 솔루션 정의 출력 필드가 선택 필드입니다. 보다 정확한 예측을 하려면 출력 필드를 가능한 값의 한정된 집합으로 제한합니다.
• 교육 레코드에는 출력 필드에 대한 올바른 값만 포함되어 있습니다. 보다 정확한 예측을 하려면 출력 필드 값을 신뢰할 수 없는 기록을 필터링합니다. 예를 들어 최근에 종결된 인시던트가 한 달 동안 검토 및 변경된다면 최근에 종결된 인시던트를 필터링합니다.
• 교육 기록에는 솔루션에서 예측하려는 각 출력 필드 값의 여러 예제가 포함되어 있습니다. 더 많은 기록 범위를 제공하려면 각 출력 필드 값의 여러 예를 포함합니다.
• 교육 레코드에는 입력 필드의 일반적인 변형이 포함됩니다. 더 많은 기록 범위를 제공하려면 입력 필드 값의 여러 예를 포함합니다.

교육용 솔루션 내보내기

솔루션을 교육하려면 솔루션 정의 및 관련 기록을 동일한 데이터 센터 내의 중앙 집중식 교육 서버로 내보냅니다. 교육이 완료되면 교육 서버는 솔루션을 인스턴스로 다시 내보내고 서버에서 모든 교육 데이터를 삭제합니다. 모든 데이터 센터에는 전용 학습 서버가 있고 데이터가 데이터 센터를 벗어나지 않으므로 데이터 주권 요구 사항이 있는 고객도 이 서비스를 사용할 수 있습니다.

예측은 인스턴스와 동일한 데이터센터 내의 중앙 집중식 예측 서버에서 발생합니다. 교육된 모델 아티팩트는 예측이 처음 호출될 때 인스턴스 서버에서 예측 서버로 전송됩니다. 그런 다음 학습된 모델 아티팩트는 후속 예측을 위해 예측 서버에 캐시됩니다.

주:

인스턴스와 교육 서비스 간의 모든 통신은 동일한 데이터 센터 방화벽 내에서 발생합니다. 그럼에도 불구하고 모든 통신은 HTTPS를 통해 이루어집니다.

솔루션 교육 문제 해결

일반적인 교육 문제를 해결하려면 에서 Now Support 지식베이스예측 인텔리전스의 일반적인 문제 [KB781893] 문서를 참조하십시오.