Trainieren Sie die Ähnlichkeitslösung für Enterprise-Architektur, um Anwendungen bei der Registrierung zu kategorisieren

  • Freigeben Version: Yokohama
  • Aktualisiert 30. Januar 2025
  • 1 Minute Lesedauer

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

    Vorbereitungen

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

    Erforderliche Rolle: ml_admin

    Prozedur

    1. Navigieren zu Alle > Predictive Intelligence > Ähnlichkeit > Lösungsdefinitionen.
    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 Feldern des Formulars „Ähnlichkeitsdefinition“ finden Sie unter Ähnlichkeitslösung erstellen und trainieren.

      Hinweis:
      Legen Sie den Anwendungsbereich auf Enterprise-Architektur – Predictive Intelligence fest, um das -Formular zu bearbeiten. 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.