유사성 모델 학습

  • 릴리스 버전: Australia
  • 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
  • 소요 시간: 2분

    • 인시던트 테이블과 교육 테이블의 필드 간 유사성을 인식하여 유사한 기록을 예측하려면 교육 데이터로 유사한 기록 모델을 교육합니다.

    시작하기 전에

    작업 인텔리전스 모델을 설정하거나 ITSM용 작업 인텔리전스와 함께 제공되는 기본 시스템 템플릿을 사용할 수 있습니다. 새 모델 설정에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 유사한 기록 예측 모델 설정

    필요한 역할: sn_ti_admin.tia_admin 또는 sn_itsm_ml_task.ti_admin

    이 태스크 정보

    머신 러닝 모델을 교육할 때 모델은 예측 테이블의 예측 필드와 교육 테이블의 교육 필드를 확인합니다. 그리고 이러한 필드의 유사성을 사용하여 유사한 기록을 예측합니다.

    예측 테이블 및 예측 필드와 같이 예측하려는 테이블과 필드를 선택할 수 있습니다. 또한 교육 테이블 및 교육 필드와 같이 모델이 유사한 기록을 예측하는 데 사용하도록 할 테이블과 필드를 선택할 수 있습니다. 교육 중에 찾을 항목을 모델에 알리려면 이 정보를 선택합니다.

    주:
    권장 설정을 사용하거나 필요에 맞게 설정을 사용자 지정할 수 있습니다.

    프로시저

    1. 모델의 이름을 입력합니다.
    2. 모델이 예측하도록 할 예측 테이블 을 선택합니다.
    3. 조건을 선택하여 교육에 사용할 기록 세트를 선택합니다.
      선택한 조건에 따라 모델 교육 방법이 달라집니다. 이러한 조건은 예측을 위해 기록이 충족해야 하는 요구 사항을 제공합니다.
    4. 유사한 기록을 예측하는 데 사용할 예측 필드 를 선택합니다.
      조건과 예측 필드가 있는 예측 테이블의 UI.
    5. 유사성 모델을 교육하기 위한 교육 테이블 및 교육 필드의 조건을 선택하여 유사한 기록 모델을 교육하는 데 사용되는 기록 세트를 선택합니다.
      주:
      이 필드는 목적 정의 페이지에서 문제 또는 변경 요청 교육 테이블을 선택한 경우에만 나타납니다. 예측 테이블과 교육 테이블을 인시던트로 선택하면 3단계에서 선택한 조건이 예측 및 교육 테이블(이 경우 둘 다 인시던트 테이블)에 적용되어 예측에 사용되는 교육 기록이 생성됩니다.
    6. 모델이 예측하는 데 사용하도록 할 교육 데이터에서 교육 테이블 을 선택합니다.
    7. 모델이 예측하는 데 사용하도록 할 교육 필드를 선택합니다.
    8. 교육이 수행되는 언어 를 선택합니다.
    9. 업데이트 빈도를 선택하여 교육 발생 빈도를 결정합니다.
      교육 테이블 및 교육 필드 섹션의 UI.
    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 아이콘( 최신 매트릭스 가져오기 새로 고침)을 클릭하여 숫자를 새로 고칠 수도 있습니다."결과 기록 수 검토" 섹션의 UI

    11. 교육 빈도를 설정하여 모델이 자동으로 재교육하는 빈도를 정의합니다.
      "재교육 구성" 섹션의 UI
    12. 교육 시작을 선택합니다.

    결과

    많은 양의 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 경우 학습에 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 교육이 완료되면 시스템에서 이메일을 보내도록 요청할 수 있습니다.