Vortrainierte Anwendungsfälle mit Predictive Intelligence-Workbench
Mit der Vortrainingsfunktion für Anwendungsfälle wird die Definition der auf maschinellem Lernen basierenden Lösung aktiviert und trainiert, wenn Sie die Anwendung Predictive Intelligence-Workbench aktivieren.
Ab Release Xanadu wird ITSM Predictive Intelligence-Workbench auf seine künftige Stilllegung vorbereitet. Ab Release Yokohama gilt es als veraltet und wird nicht mehr unterstützt. Um die neueste Experience für diese Funktionalität zu erhalten, müssen Sie das Plugin „Task Intelligence für ITSM“ (com.snc.itsm_ml_task) installieren. Weitere Informationen finden Sie unter
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Abkündigungsprozess [KB0867184] in der Now Support Knowledge Base.
Wenn im System eine auf maschinellem Lernen basierende vortrainierte Lösung vorhanden ist, werden die Anwendungsfallvorlagen von Predictive Intelligence-Workbench mit Vortrainiert gekennzeichnet.
Die Kennzeichnung Vortrainiert für Anwendungsfallvorlagen wird angezeigt, wenn die folgenden Kriterien erfüllt sind:
- Für die Instanz ist die Systemeigenschaft Predictive Intelligence-Workbench piwb.instance_eligible_auto_train für Vorschulung aktiviert („true“). Diese Eigenschaft ist standardmäßig deaktiviert. Zum Aktivieren ist die Rolle „piwb_admin“ erforderlich.
- Die Instanz muss einen der folgenden Typen aufweisen:
- ded-prod
- shared-prod
- ded-subprod
- shared-subprod
- Die zugeordnete auf maschinellem Lernen (ML) beruhende Lösung ist aktiv und kann bereitgestellt werden.
- Die Anwendungsfallvorlage enthält keinen vorhandenen vortrainierten Anwendungsfall.
- Die Netzautomatisierung der ML-Lösung ist größer als der Schwellenwert. Hinweis:Der Standardschwellenwert des Basissystems ist 30. Sie können diesen Wert über die Systemeigenschaft Predictive Intelligence-Workbench piwb.auto_train_threshold konfigurieren. Zum Ändern des Standardwerts ist die Rolle „piwb_admin“ erforderlich.
- Die ML-Lösung ist eine vortrainierte Basissystemlösung mit einem zugehörigen Datensatz, mit dem sie in der Tabelle „ML-Autotrainingslösung“ [ml_autotrain_solution] definiert wird.