Soluções de semelhança

As soluções de semelhança permitem que você use o aprendizado de máquina (ML) para comparar o texto em um registro de alerta resolvido com um registro de alerta aberto para reutilizar sua abordagem de resolução.

Treinar uma solução de semelhança

Para treinar uma solução de semelhança, você coleta palavras para compilar uma coleção que o aprendizado de máquina (ML) pode usar para comparar texto no Descrição resumida , Descrição , Origem , Tipo , Recurso e Nome da métrica campos em um alerta resolvido para ver se as palavras no conjunto correspondem às palavras em um alerta aberto. O alerta resolvido, que é semelhante a um alerta aberto, fornece um exemplo para mostrar como o alerta em aberto pode ser resolvido.

Para treinar uma solução, o filtro deve retornar pelo menos um registro. Se o filtro não retornar registros, atualize-o.

Nota:

O número preferencial de registros para treinar uma solução é entre 30 000 registros e 300 000. Se você enviar mais de 300 000 registros, os 300 000 registros mais recentes serão usados para treinar a solução. Use somente registros autênticos do banco de dados.

• Certifique-se de que os registros que você treina não sejam muito antigos e que sejam relevantes para suas necessidades de negócios. Mantenha as palavras da coleção atualizadas.
• Não use datas codificadas como filtros porque esses filtros não são atualizados quando você treina novamente as soluções, a menos que as atualize manualmente antes de cada novo treinamento. Em vez disso, use filtros de data relativa, por exemplo, os últimos 3 meses, últimos 6 meses ou últimos 12 meses.
• Execute o treinamento conforme necessário até que ele forneça uma solução de semelhança aceitável. Esta prática fornece tempo para revisar e atualizar sua definição de solução.

Campos a serem incluídos na solução

Registre os campos que provavelmente contêm palavras e frases que ajudam o sistema a identificar registros semelhantes para sua solução.

Os campos de semelhança selecionados devem ser um subconjunto de suas seleções de campo de entrada. Por exemplo, se você selecionar campos de registros de incidentes que estão no estado Aberto, não selecione Fechar anotação como um campo de semelhança. Registros em aberto não incluem Fechar anotação , o texto não pode ser semelhante.

Os campos de Semelhança estão disponíveis para os usuários quando eles criam registros.

Sobre a pontuação de semelhança

A pontuação de semelhança é uma medida de 0-100 do grau de semelhança entre dois registros de alerta. Registros de alerta que têm uma pontuação de semelhança maior do que o limite especificado são retornados pela solução.

Revise os exemplos de semelhança e suas pontuações usando Mostrar andamento do treinamento recurso para determinar se o limite da solução deve ser aumentado ou diminuído. Você pode mudar o valor limite no Limite para Pontuação de Semelhança campo.

Exibir o andamento da solução de treinamento

Os tempos de treinamento variam com base no número de registros e classes no conjunto de treinamento. Quanto mais registros e classes você usar, mais tempo o treinamento pode levar. Por exemplo, um conjunto de dados que contém 100 000 registros e várias centenas de classes pode levar cerca de cinco horas para ser concluído.

Para mostrar o andamento da solução de treinamento, a solução DE ML executa automaticamente as seguintes atividades quando você seleciona Mostrar andamento do treinamento Na página Soluções. Para obter mais informações, consulte Exibir o andamento do treinamento da solução .

Tabela 1. Atividades de treinamento da solução

Atividade	Descrição
Buscando arquivos para treinamento.	O sistema baixa os registros de treinamento e os envia para o serviço de treinamento mais próximo.
Preparando os dados.	O sistema remove registros duplicados do conjunto de treinamento.
Treinamento da solução.	O serviço de treinamento treina a solução.
Carregando a solução treinada.	O serviço de treinamento carrega a solução como registros de anexo.