Trainieren Sie die Ähnlichkeitslösung für Enterprise-ArchitekturZum Kategorisieren von Anwendungen während der Registrierung

Trainieren Sie die Ähnlichkeitsdefinition der Geschäftsanwendung, die in Predictive Intelligence für enthalten ist Enterprise-ArchitekturUm eine Kategorie für eine Geschäftsanwendung vorzuschlagen, wenn sie registriert oder integriert wird.

Vorbereitungen

Stellen Sie sicher, dass Enterprise-Architektur– Plugin „Predictive Intelligence“ (com.snc.apm.Predictive_Intelligence) ist aktiviert.

Erforderliche Rolle: ml_admin

Prozedur

1. Navigieren zu Alle > Predictive Intelligence > Ähnlichkeit > Lösungsdefinitionenan.
2. Klicken Sie in den Ähnlichkeitsdefinitionen [ML-Ansicht] auf die Bezeichnung „Business Application Similarity“ (Ähnlichkeit der Geschäftsanwendung) (ml_sn_sn_apm_ml_global_ba_similarity).
3. Überprüfen Sie im Formular „Ähnlichkeitsdefinition“ für die Ähnlichkeit der Geschäftsanwendung [ML-Ansicht] die Standardwerte.

   Weitere Informationen zu den Formularfeldern der Ähnlichkeitsdefinition finden Sie unter Erstellen und trainieren Sie eine Ähnlichkeitslösung .

   Hinweis:

   Legen Sie den Anwendungsbereich auf fest Enterprise-Architektur– Predictive Intelligence zum Bearbeiten des Formulars. Klicken Sie am Ende der angezeigten Warnmeldung auf das Wort „hier“.

   Tabelle : 1. Formular „Ähnlichkeitsdefinition“

   Feld	Definition
   Bezeichnung	Eindeutiger Name für die Ähnlichkeitsdefinition.
   Wortkorpus	Sammlung von Wörtern und Ausdrücken, die sich auf den Namen und die Beschreibung der Geschäftsanwendung beziehen und als Vokabular fungieren, das das System zum Vergleichen Ihrer Instanzdatensätze basierend auf ihrer Textähnlichkeit verwendet.
   Verarbeitungssprache	Dominante Sprache des Datensatzes, den Sie anhand der Lösungsdefinition trainieren. Wenn die Datensatzsprache Italienisch ist, wählen Sie Italienisch aus. Hinweis: Alle Datensätze werden standardmäßig in Englisch verarbeitet.
   Stoppwörter	Vorhandener Wortkorpus, der für Ihre Lösung relevant ist. Sie können der Liste auch Stoppwörter hinzufügen, z. B. Wörter wie „Anwendung“.
   Trainingshäufigkeit	Option zur Wiederholung des Trainings wie „einmal täglich“ oder „alle 30 Tage in 3-Monats-Schritten für bis zu 180 Tage“.
   Aktualisierungshäufigkeit	Häufigkeit, mit der Sie die Daten aktualisieren möchten, die Sie zum Abrufen der Ähnlichkeitsergebnisse verwenden.

4. Klicken Sie auf Update & Retrain (Aktualisieren und neu trainieren).

Nächste Maßnahme

Sie können eine Ähnlichkeitslösung mit Wörtern und Ausdrücken erstellen, die sich auf den Namen und die Beschreibung der Geschäftsanwendung beziehen, die eine Vorhersage auslöst. Sie können auch eine Trainingshäufigkeit für Ihre ML-Lösung festlegen, um vorhandene Datensätze zu sammeln und mit neuen Datensätzen für eine Ähnlichkeitsdefinition zu vergleichen.

Verwenden Sie die Ähnlichkeitslösung, um eine Anwendung zu kategorisieren, während sie integriert wird.