Como criar e treinar soluções

Use uma das estruturas de Predictive Intelligence (PI) para criar e treinar soluções de aprendizado de máquina. Cada estrutura oferece um tipo de solução diferente para treinar o sistema para prever, recomendar e organizar os resultados dos dados.

Tipos de soluções

As três estruturas de PI fornecem soluções diferentes que podem ser invocadas por qualquer aplicação por meio de uma API de previsão para fazer uma previsão. Crie e treine suas próprias soluções usando seus dados anteriores. Navegar até Todos > Predictive Intelligence > Página inicial para exibir e criar soluções.

Selecione a melhor estrutura para a previsão desejada:

• Soluções de classificação:

  Define valores de campo durante a criação do registro para categorizar e rotear automaticamente o trabalho com base em registros anteriores. Consulte Criar e treinar uma solução de classificação.

• Soluções de semelhança:

  Identifica semelhanças entre registros novos e existentes para recomendar resoluções. Consulte Criação e treinamento de uma solução de semelhança.

• Soluções de clustering:

  Agrupa registros semelhantes em clusters para identificar padrões e incidentes graves. Consulte Criação e treinamento de uma solução de clustering.

• Soluções de regressão:
  Importante:

  Com a versão Washington DC, o suporte para a criação de novas soluções de regressão foi removido. Você ainda pode editar e treinar soluções de regressão existentes, mas não poderá criar novas.

  Usa dados históricos para prever saídas numéricas, como estimar o tempo necessário para resolver um incidente ou caso. Consulte Criar e treinar uma solução de regressão.

Seleção de registros de dados para treinar sua solução

Uma solução é tão boa quanto os dados de registro usados para treiná-la. Em geral, um bom conjunto de dados de treinamento tem essas características.

• Os campos de entrada de definição de solução estão disponíveis para os usuários ao criar registros. Para fazer previsões na criação do registro, a solução deve ter os valores de campo de entrada na criação do registro.
• O campo de saída da definição de solução é um campo de opção. Para fazer previsões mais precisas, limite o campo de saída a um conjunto finito de valores possíveis.
• Os registros de treinamento contêm somente valores corretos para o campo de saída. Para fazer previsões mais precisas, filtre todos os registros que tenham valores de campo de saída não confiáveis. Por exemplo, se os incidentes encerrados recentemente estiverem sujeitos a revisão e mudança por um mês, filtre todos os incidentes encerrados recentemente.
• Os registros de treinamento contêm vários exemplos de cada valor de campo de saída que você deseja que a solução preveja. Para fornecer mais cobertura de registro, inclua vários exemplos de cada valor de campo de saída.
• Os registros de treinamento incluem variações comuns dos campos de entrada. Para fornecer mais cobertura de registro, inclua vários exemplos de valores de campo de entrada.

Exportando sua solução para treinamento

Para treinar uma solução, exporte sua definição de solução e registros associados para um servidor de treinamento centralizado no mesmo datacenter. Quando o treinamento é concluído, o servidor de treinamento exporta a solução de volta para sua instância e exclui todos os dados de treinamento do servidor. Como cada datacenter tem seu próprio servidor de treinamento dedicado e os dados não saem do datacenter, este serviço também está disponível para clientes que têm requisitos de autoridade de dados.

As previsões ocorrem em um servidor de previsão centralizado no mesmo datacenter da instância. Os artefatos do modelo treinado são enviados do servidor de instância para o servidor de previsão quando a previsão é invocada pela primeira vez. Depois disso, os artefatos do modelo treinados são armazenados em cache no servidor de previsão para previsões subsequentes.

Nota:

Toda a comunicação entre a instância e o serviço de treinamento ocorre dentro do mesmo firewall de datacenter. Mesmo assim, todas as comunicações ocorrem por HTTPS.

Solução de problemas de treinamento da solução

Para solucionar problemas comuns de treinamento, consulte o artigo Problemas comuns de inteligência preditiva [KB781893] no Now Support Base de conhecimento.