솔루션에 대한 TF-IDF 구성

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기2분

    • TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency) 인코딩을 분류, 유사성, 회귀 또는 클러스터링 솔루션에 적용합니다.

    시작하기 전에

    필요한 역할: admin 또는 ml_admin
    주:
    ML 솔루션에서 고급 설정을 구성하는 것은 선택 사항입니다. 이러한 설정을 구성하도록 선택하는 경우 솔루션에서 사용하도록 설정하는 기술에 대해 잘 알고 있는지, 기술이 제공하는 이점을 활용할 수 있는 사용 사례가 있는지 확인합니다.
    • 유사성 솔루션 정의를 생성하거나 기존 유사성 솔루션 정의를 사용합니다.
    • 분류 솔루션 정의를 생성하거나 기존 솔루션 정의를 사용합니다.wo
    • 회귀 솔루션 정의를 생성하거나 기존 솔루션 정의를 사용합니다.
    • Professional 구독이 있고 에서 처음 Vancouver구현하는 예측 인텔리전스 경우 클러스터링 솔루션 정의를 생성하거나 기존 정의를 사용합니다.
    • 필요한 역할: admin 또는 ml_admin

    이 태스크 정보

    Predictive Intelligence는 분류, 유사성 및 회귀 프레임워크에서 기본적으로 단락 벡터 단어 임베딩을 사용하며, 이는 주로 사람이 읽을 수 있는 콘텐츠로 구성된 데이터를 처리하는 데 매우 효과적입니다. 그러나 TF-IDF는 때때로 로그 파일에 대한 경고 및 오류 메시지와 같이 기계에서 생성된 콘텐츠가 있는 레코드에 대해 더 나은 예측 결과를 반환하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 솔루션에서 처리하는 데이터의 종류에 따라 선택할 수 있습니다.

    주:
    TF-IDF를 구성하는 단계는 모든 모델 프레임워크에 대해 동일하지만, 클러스터링 솔루션 정의에 대한 IF-IDF 지원은 Professional 구독이 있고 에서 시작하여 Vancouver처음 구현하는 예측 인텔리전스 경우에만 적용할 수 있습니다.

    프로시저

    1. 다음과 같은 솔루션 정의로 이동합니다. 모두 > Predictive Intelligence > 유사성 > 솔루션 정의레이블이 표시됩니다.
    2. 솔루션 정의 양식을 엽니다.
      이 예제 시나리오에서는 CMBD 유사성 정의 양식을 사용합니다.
      TF-IDF 매개변수를 적용하는 유사성 솔루션 정의의 예입니다.
    3. 양식의 Related Links(관련 링크) 섹션에 있는 Advanced Solution Settings(고급 솔루션 설정) 탭에서 New(새로 만들기)를 클릭합니다.
      매개변수를 생성하기 위한 솔루션 매개변수 옵션을 선택하는 방법입니다.
    4. 매개변수 기록을 생성합니다.
      1. 솔루션 매개변수 필드에서 검색 아이콘을 클릭합니다.
      2. [ML Solution Parameters] 화면에서 [Use tf-idf to generate vectors]를 선택합니다.
      검색 단추를 선택한 다음 TF-IDF 키 간단한 설명을 선택하여 매개변수 기록을 만드는 방법입니다.
    5. 제출을 클릭합니다.

      고급 솔루션 설정 기록 화면이 새로 고쳐집니다.

      생성한 새 고급 솔루션 설정 기록을 참조하십시오.
    6. 제출을 클릭합니다.

      결과: TF-IDF는 유사성 솔루션에 맞게 구성됩니다. 해당 솔루션 매개변수는 유사성 정의 양식의 고급 솔루션 설정 탭에 나타납니다.

      이 그림에서는 TF-IDF에 대한 고급 솔루션 설정 레코드를 보여 줍니다.