ITSM Predictive Intelligence-Workbench – Implementierung
Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie Ihre Geschäftsprozesse optimieren. Sie können Anwendungsfallmodelle für ITSM Predictive Intelligence-Workbench trainieren und implementieren, um Ihre vorhandenen Anwendungs-Workflows zu verbessern.
Ab dem Release Yokohama erreicht ITSM Predictive Intelligence-Workbench im Rahmen des Abkündigungsprozesses das Ende seiner Lebensdauer (EOL). Es ist vollständig veraltet und wird ab dem Yokohama -Release nicht mehr bereitgestellt, erweitert oder unterstützt. Um die neueste Experience für diese Funktionalität zu erhalten, müssen Sie das Plugin für die Anwendung Task Intelligence für ITSM (com.snc.itsm_ml_task) installieren. Weitere Informationen finden Sie unter Task Intelligence für ITSM
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Abkündigungsprozess [KB0867184] in der Now Support Knowledge Base.
Anwendungsfallvorlagen untersuchen
Benutzer mit der Rolle „piwb_admin“ oder „piwb_manager“ können sich die vorgefertigten Anwendungsfallvorlagen anschauen und auf maschinellem Lernen basierende Vorhersagemodelle erstellen. Zum Erstellen eines auf maschinellem Lernen basierenden Modells wählen Sie zunächst eine vorgefertigte Anwendungsfallvorlage aus. Einige der vordefinierten Vorlagen sind angeleitete Vorlagen und weisen die Kennzeichnung Geführtes Setup auf. Diese Vorlagen beinhalten einen umfassenden Setupprozess, der Ihnen die Implementierung erleichtert. Vorlagen ohne Anleitung weisen die Kennzeichnung Klassisches Setup auf.
Vorlagen, für die vortrainierte Modelle verfügbar sind, beschleunigen den Setupprozess durch die Bereitstellung eines vorab generierten, auf Ihren Daten basierenden Modells. Wenn bei einer Vorlage der Hinweis Vortrainiert angegeben ist, können Sie direkt zur Bewertungsphase des Setups für den Anwendungsfall übergehen. Wenn das vortrainierte Modell akzeptabel ist, können Sie es direkt in Ihre Geschäftsprozesse integrieren. Andernfalls können Sie das Modell optimieren oder ein anderes erstellen. Sie können den Namen und die Beschreibung des Anwendungsfalls später noch ändern. Bei vortrainierten Modellen wird der geschätzte Prozentsatz der richtig vorhergesagten Incidents angezeigt.
Bei Vorlagen mit verfügbaren vortrainierten Modellen wird der geschätzte Prozentsatz der richtig vorhergesagten Incidents angezeigt. Wenn das vortrainierte Modell akzeptabel ist, können Sie es direkt in Ihre Geschäftsprozesse integrieren. Andernfalls können Sie das Modell optimieren oder ein anderes erstellen. Sie können den Namen und die Beschreibung des Anwendungsfalls später noch ändern. Bei vortrainierten Modellen wird der geschätzte Prozentsatz der richtig vorhergesagten Incidents angezeigt.
Nicht angeleitete Vorlagen vom Typ Klassisches Setup stellen Links zur relevanten Predictive Intelligence-Workbench-Produktdokumentation oder Links zur Anwendung Predictive Intelligence der ServiceNow Platform mit der Schaltfläche Dorthin gehen bereit.
Phasen der Anwendungsfallerstellung
- Modelle erstellen und trainieren: Legen Sie Parameter fest, um ein Modell zu erstellen, das Sie anhand Ihrer individuellen Daten trainieren. In der Regel werden in dieser Phase mehrere Modelle erstellt. Sie optimieren und verfeinern Ihre Modelle, indem Sie eine passende Kombination aus Abdeckung und Genauigkeit festlegen.
- Modelle testen: Rufen Sie Vorhersageergebnisse aus Ihren Modellen ab, um zu entscheiden, welches sich am besten für die Integration in den Geschäftsprozess eignet. Um zu sehen, ob ein Modell ein korrektes Ergebnis zurückgibt, können Sie entweder den Einzel- oder den Batch-Testprozess verwenden.
- Bestes Modell integrieren: Stellen Sie das beste Modell in Ihrem Geschäftsprozess bereit. Nachdem Sie ermittelt haben, welches Modell die besten und zutreffendsten Ergebnisse zurückgibt, integrieren Sie es in die Produktion. Hinweis:Weitere Informationen über die Implementierung der Integration von trainierten Anwendungsfällen finden Sie unter Predictive Intelligence-Workbench – Integration und Anpassung.