類似性モデルのトレーニング
トレーニングデータを使用して類似のレコードモデルをトレーニングし、インシデントテーブルとトレーニングテーブルのフィールド間の類似性を認識することで、類似のレコードを予測します。
始める前に
タスクインテリジェンスモデルを設定することも、ITSM のタスクインテリジェンスに付属するベースシステムテンプレートを使用することもできます。新しいモデルの設定の詳細については、「類似レコード予測モデルをセットアップする」を参照してください。
必要なロール:sn_ti_admin.tia_admin または sn_itsm_ml_task.ti_admin
このタスクについて
機械学習モデルをトレーニングすると、モデルは、予測テーブルの予測フィールドとトレーニングテーブルのトレーニングフィールドを調べます。これらのフィールドの類似性を使用して、類似のレコードを予測します。
予測テーブルと予測フィールドなど、予測対象のテーブルとフィールドを選択できます。また、類似レコードを予測するためにモデルで使用するテーブルとフィールド (トレーニングテーブルとトレーニングフィールドなど) を選択することもできます。この情報を選択すると、トレーニング中に探す対象がモデルに指示されます。
手順
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類似のレコードの予測に使用される予測フィールドを選択します。
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[更新頻度 (Update Frequency)] を選択して、トレーニングを実行する頻度を決定します。
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選択した条件に基づいて、トレーニングデータの結果の [レコードの数 (Number of records)] を確認します。
カウントされるレコードには、モデルがトレーニングに使用するフィールド、パラメーター、およびデータの数が含まれます。指定された情報と設定された条件に基づいて、数またはレコードは自動的に更新されます。効果的なトレーニングのためには、モデルに少なくとも 10,000 件のレコードが必要です。この最小数を満たしていない場合は、別の条件を選択してください。更新アイコン (
) をクリックして番号を更新することもできます。 -
[トレーニング頻度 (Training Frequency)] を設定して、モデルが自動的に再トレーニングする頻度を定義します。
タスクの結果
大量のデータでモデルをトレーニングする場合は、トレーニングに時間がかかることがあります。トレーニングが完了したときにメールを送信するようにシステムに要求できます。