유사 케이스 예측 모델 설정

CSM용 작업 인텔리전스 사용자는 유사 케이스 예측 모델을 설정하고 데이터로 이를 교육하여 예측을 수행할 수 있습니다. 모델의 성능 결과에 액세스하고, 예측 기본 설정과 동작을 설정하고, 모델을 배포합니다.

1. 다음으로 이동 모두 > 고객 서비스용 작업 인텔리전스 > 설정 작업 인텔리전스 관리 콘솔에 액세스합니다.
2. 해결 시간을 줄이기 위해 유사 케이스 제안 카드에서 모델 설정을 선택합니다.

이 작업은 모델을 열고 소개 페이지를 표시합니다. 모델의 각 페이지에서 사용자에게 질문을 하고, 효과적인 모델을 빌드하는 데 필요한 정보를 선택하도록 도움을 제공합니다.

유사성 모델 학습

케이스 테이블과 교육 테이블의 필드 간 유사성을 인식하여 유사한 기록을 예측하려면 교육 데이터로 유사 케이스 모델을 교육합니다. 머신 러닝 모델을 교육할 때 모델은 예측 테이블의 예측 필드와 교육 테이블의 교육 필드를 확인합니다. 그리고 이러한 필드의 유사성을 사용하여 유사한 기록을 예측합니다.

1. 모델의 이름을 입력합니다.
2. 모델이 예측하도록 할 예측 테이블 을 선택합니다.
3. 조건을 선택하여 교육에 사용할 기록 세트를 선택합니다.
   주:

   이러한 조건은 예측을 위해 기록이 충족해야 하는 요구 사항을 제공합니다. 그러나 이 기능은 현재 지원되지 않습니다.
4. 유사한 기록을 예측하는 데 사용할 예측 필드 를 선택합니다.
5. 모델이 예측하는 데 사용하도록 할 교육 데이터에서 교육 테이블 을 선택합니다.
6. 조건을 선택하여 교육에 사용할 기록 세트를 선택합니다.
7. 모델이 예측하는 데 사용하도록 할 교육 필드 를 선택합니다.
8. 교육이 수행되는 언어 를 선택합니다.
9. 업데이트 빈도를 선택하여 교육 발생 빈도를 결정합니다.
10. 선택한 조건에 따라 교육 데이터의 결과 기록 수를 검토합니다.

    계산되는 기록에는 필드 수, 매개변수 및 모델이 교육하는 데 사용하는 데이터 수가 포함됩니다. 제공된 정보와 설정된 조건에 따라 숫자 또는 기록이 자동으로 업데이트됩니다. 효과적인 학습을 위해서는 모델에 최소 10,000개 이상의 기록이 필요합니다. 이 최소 개수에 도달하지 못한 경우 다른 조건을 선택해 보십시오. 새로 고침 아이콘을 클릭하여 숫자를 새로 고칠 수도 있습니다.

11. 모델을 수동으로 유지하거나 자동 재교육하도록 설정하려면 선택합니다.
12. 교육 시작을 선택합니다.

유사성 모델 평가

유사성 모델 배포

모델이 배포되었음을 확인하는 팝업이 나타납니다.