Entraîner le modèle de similarité

  • Rversion finale: Australia
  • Mis à jour 12 mars 2026
  • 2 minutes de lecture

    • Entraînez vos modèles d'enregistrements similaires avec des données d'entraînement pour prédire les enregistrements similaires en reconnaissant les similitudes entre les champs de la table des incidents et des tables d'entraînement.

    Avant de commencer

    Vous pouvez configurer un modèle d'intelligence des tâches ou utiliser le modèle de système de base fourni avec Intelligence des tâches pour ITSM. Pour plus d'informations sur la configuration d'un nouveau modèle, voir Configurer le modèle de prédiction d'enregistrements similaires.

    Rôle requis : sn_ti_admin.tia_admin ou sn_itsm_ml_task.ti_admin

    Pourquoi et quand exécuter cette tâche

    Lorsque vous entraînez un modèle d'entraînement machine, le modèle examine les champs de prédiction d'une table de prédiction et les champs d'entraînement d'une table d'entraînement. Il utilise les similarités dans ces champs pour prédire des enregistrements similaires.

    Vous pouvez sélectionner la table et les champs que vous souhaitez prédire, notamment la table Prédiction et les champs Prédictions. En outre, vous pouvez sélectionner les tables et les champs que vous souhaitez que le modèle utilise pour prédire les enregistrements similaires, tels que la table entraînement et les champs entraînement. Sélectionnez ces informations pour indiquer au modèle ce qu'il faut rechercher pendant l'entraînement.

    Remarque :
    Vous pouvez utiliser les paramètres recommandés ou personnaliser les paramètres en fonction de vos besoins.

    Procédure

    1. Donnez un nom au modèle.
    2. Sélectionnez la table Prédiction que vous souhaitez que le modèle prédise.
    3. Sélectionnez les conditions pour choisir un ensemble d'enregistrements à utiliser lors de la formation.
      Les conditions sélectionnées déterminent le mode de formation du modèle. Ces conditions déterminent les exigences qu'un enregistrement doit remplir pour effectuer des prédictions.
    4. Sélectionnez les champs de prédiction qui seront utilisés pour prédire des enregistrements similaires.
      Interface utilisateur de la table de prédiction avec ses conditions et ses champs de prédiction.
    5. Choisissez l'ensemble d'enregistrements utilisé pour l'entraînement du modèle d'enregistrements similaires en sélectionnant les conditions sur les tables et champs dédiés à l'entraînement des modèles basés sur les similitudes.
      Remarque :
      Ce champ n'apparaît que lorsque vous sélectionnez la table d'entraînement Problème ou Demandes de changement sur la page Définir votre objectif. Si la table de prédiction et la table d'entraînement sont toutes deux définies sur Incident, les conditions sélectionnées à l'étape 3 sont appliquées aux deux tables (dans ce cas, les deux sont des tables d'ncidents) afin de générer des enregistrements d'entraînement nécessaires à la prédiction.
    6. Sélectionnez la table d’entraînement dans les données d'entraînement que le modèle doit utiliser pour faire des prédictions.
    7. Sélectionnez les champs d'entraînement que le modèle doit utiliser pour faire des prédictions.
    8. Sélectionnez la langue dans laquelle l'entraînement a lieu.
    9. Sélectionnez la fréquence de mise à jour pour déterminer la fréquence à laquelle l'entraînement doit avoir lieu.
      Interface utilisateur de la table d'entraînement et de la section des champs d'entraînement.
    10. Examinez le nombre d'enregistrements dans les données d'entraînement en fonction des conditions sélectionnées.

      Les enregistrements qui sont pris en compte comprennent le nombre de champs, de paramètres et de données que le modèle utilise pour la formation. En fonction des informations fournies et des conditions définies, le nombre d'enregistrements est mis à jour automatiquement. Le modèle a besoin d'un minimum de 10 000 enregistrements pour un entraînement efficace. Si ce nombre minimal n'est pas atteint, essayez de sélectionner différentes conditions. Vous pouvez également cliquer sur l'icône d'actualisation ( obtenir l'actualisation de la matrice la plus récente) pour actualiser cette valeur. Interface utilisateur de la section « Examiner le nombre d'enregistrements qui en résulte »

    11. Configurez la Fréquence d'entraînement pour définir la fréquence de réentraînement automatique du modèle.
      Interface utilisateur de la section « Configurations de réentraînement »
    12. Sélectionnez Lancer la formation.

    Résultats

    Si vous formez le modèle sur une grande quantité de données, la formation peut prendre un certain temps. Vous pouvez demander au système de vous envoyer un e-mail au terme de la formation.