Criação e treinamento de soluções

Use uma das estruturas de Inteligência preditiva (PI) para criar e treinar soluções de aprendizado de máquina. Cada estrutura oferece um tipo de solução diferente para treinar o sistema a prever, recomendar e organizar resultados de 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 Tudo > Inteligência preditiva > 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 cluster:

  Agrupa registros semelhantes em clusters para identificar padrões e incidentes graves. Consulte Criar e treinar uma solução de cluster.

• Soluções de regressão:
  Importante:

  Com Zurich suporte para criar novas soluções de regressão 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 que você usa para treiná-la. Em geral, um bom conjunto de dados de treinamento tem essas características.

• Os campos de entrada de definição da solução estão disponíveis para os usuários ao criar registros. Para fazer previsões na criação do registro, a solução deve ter os valores do campo de entrada na criação do registro.
• O campo de saída de definição da solução é um campo de seleção. 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 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 campos de entrada.

Exportando sua solução para treinamento

Para treinar uma solução, você exporta a definição da solução e os 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. Cada datacenter tem seu próprio servidor de treinamento dedicado e os dados não saem do datacenter, esse serviço também está disponível para clientes que têm requisitos de soberania de dados.

As previsões ocorrem em um servidor de previsão centralizado no mesmo datacenter que a 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 treinado são armazenados em cache no servidor de previsão para previsões subsequentes.

Nota:

Toda a comunicação entre a instância e o serviço de treinamento ocorre no mesmo firewall do datacenter. Mesmo assim, todas as comunicações ocorrem por HTTPS.

Solução de problemas de treinamento da solução

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