Treine e use a definição da solução de semelhança para previsão de atribuição de problemas

Treine e use a solução de aprendizado de máquina ativando o. Governança, risco e conformidade Inteligência preditiva plug-in. A solução permite que o sistema sugira automaticamente os designados corretos para rotear problemas. Essas sugestões reduzem o tempo gasto na decisão de quem deve ser o responsável pelo problema.

Antes de Iniciar

Certifique-se de que os plug-ins a seguir estejam ativados.

• . Gestão de políticas e conformidade plug-in
• . Gestão de riscos plug-in
• GRC O plug-in Perfis deve ser ativado
• . Inteligência preditiva plug-in

Modifique o seguinte Propriedades Governança, risco e conformidade com a função sn_grc.admin.

• Sugestão do atribuído do problema com base em propriedade ( Similarity Analysis).
• Solução de aprendizado de máquina para previsão do atribuído ao problema propriedade ( ml_x_snc_sn_grc_pred_intel_global_similarity_solution_definition_for_assigned_to_for_issue).

Função necessária: Ml_admin

Procedimento

1. Navegar até Inteligência preditiva > Semelhança > Definições de solução.
2. Clique em Definição de solução de semelhança para Atribuído a para o problema solução.

   Tabela 1. Formulário Definição de semelhança

   Campo	Valor
   Rótulo	Nome exclusivo da solução de semelhança.
   Nome	Nome da solução de semelhança. Este campo é definido automaticamente com o nome atribuído pelo sistema que é mais semelhante ao seu valor para Rótulo campo.
   Corpus de palavras	Corpus de palavras existente que é relevante para sua solução. Para este caso de uso, selecione Corpus de palavras para atribuição de problemas corpus de palavras. Nota: Para corpora de palavras em soluções de semelhança, o número de registros por tabela é limitado a 300 000.
   Tabela	Tabela que contém os registros com os quais você deseja treinar e prever. Quando você atribui um valor de tabela, um link aparece no formulário. O link mostra o número de registros que correspondem às suas condições atuais. Para este caso de uso, o campo é definido automaticamente como a tabela Problema [sn_grc_issue]. Não modifique este campo para esta definição de solução.
   Campos	Tipos de campo que provavelmente ajudarão a identificar o responsável. Você pode selecionar as colunas na tabela em Tabela para que os dados ajudem a prever o problema com mais precisão. Neste caso de uso, o Descrição resumida e o. Descrição os campos estão selecionados. Esses campos são os tipos de campo que contêm o texto dos registros de problema cujo responsável você está tentando identificar. Nota: Você pode modificar os campos selecionados aqui se houver outros campos importantes não vazios no registro do problema em seu banco de dados , como esses campos pode ajudar a descobrir problemas semelhantes para prever os responsáveis pelo problema.
   Tabela de teste	Tabela que contém o registro para o qual você deseja prever. Para este caso de uso, o campo é definido automaticamente como a tabela Problema [sn_grc_issue]. Nota: O número de registros que a janela de semelhança pode recuperar é limitado a 10. Este campo não deve ser modificado para esta definição de solução.
   Campos de teste	Campos usados como entrada durante a previsão. Neste caso de uso, selecione Descrição resumida e. Descrição . Nota: Você pode modificar os campos selecionados aqui se houver outros campos importantes não vazios no registro do problema em seu banco de dados, para que esses campos possam ajudar a descobrir problemas semelhantes para prever os responsáveis pelo problema.
   Filtrar	Filtro que aplica condições aos registros de campo que você está usando como base para recuperar seus resultados de semelhança. Neste caso de uso, por exemplo, você pode definir um Atribuído a [is] [not empty] condição porque deixar o campo em branco não fornecerá uma sugestão.
   Idioma de processamento	Idioma dominante do conjunto de dados que você está treinando na definição da solução. Se o idioma do conjunto de dados for inglês, escolha Inglês . Por padrão, o processamento em inglês é aplicado a todos os conjuntos de dados. Por exemplo, se você selecionar Italiano , O sistema processa os dados em inglês e italiano. Nota: O termo processando indica algumas das etapas específicas do idioma que são usadas como parte do treinamento de uma solução. Essas etapas incluem tokenizar palavras, remover palavras irrelevantes e stemming.
   Palavras irrelevantes	Lista de palavras irrelevantes. Quando você seleciona o idioma de processamento, o sistema adiciona automaticamente uma lista de palavras irrelevantes que usa o mesmo idioma. Por exemplo, se o idioma de processamento for inglês, o Palavras irrelevantes padrão em inglês a opção é exibida. A lista de Palavras irrelevantes padrão em inglês também aparece em sua seleção. Você pode adicionar sua própria lista personalizada de palavras irrelevantes.
   Frequência de treinamento	Frequência de treinamento. A opção de retreinamento pode variar de uma vez por dia a cada 30 dias em incrementos de 3 meses até 180 dias.
   Frequência de atualização	Frequência da frequência com que você deseja atualizar os dados que usa para recuperar seus resultados de semelhança. Por exemplo, novos problemas normalmente ocorrem com frequência ao longo do dia. Se você tiver registros de problemas abertos, convém selecionar uma frequência de atualização de A cada 15 minutos . Essa frequência pode aumentar a probabilidade de que registros recém-abertos sejam incluídos na atualização.

3. Clique no botão apropriado para a definição da solução.

   Opção	Descrição
   Salvar	Salve o registro de definição da solução para que você possa retornar a ele mais tarde.
   Atualize e treine novamente	Modifique sua definição de solução e treine-a.