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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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    - Platform


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# 솔루션에 대한 TF-IDF 구성

# 솔루션에 대한 TF-IDF 구성 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분

TF-IDF(Term Frequency--Inverse Document Frequency) 인코딩을 의 분류, 클러스터링 또는 유사성 솔루션 예측 인텔리전스에 적용합니다.

## 시작하기 전에

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. 자세한 내용은 <https://www.servicenow.com/community/intelligence-ml-articles/dive-deeper-with-clustering-advanced-parameters/ta-p/2695847> 문서를 참조하십시오.

* 분류, 클러스터링 또는 유사성 솔루션 정의를 생성하거나 기존 정의를 사용합니다.
* 필요한 역할: admin 또는 ml_admin
{#configure-tf-idf-classification-similarity__ul_wxv_kxs_1kb}

## 이 태스크 정보

예측 인텔리전스 는 분류 및 유사성 프레임워크에서 기본적으로 단락 벡터 단어 임베딩을 사용하며, 이는 주로 사람이 읽을 수 있는 콘텐츠로 구성된 데이터를 처리하는 데 매우 효과적입니다. 그러나 TF-IDF는 로그 파일에 대한 경고 및 오류 메시지와 같이 시스템에서 생성된 콘텐츠가 있는 레코드에 대해 더 나은 예측 결과를 반환할 수 있습니다. 솔루션에서 처리하는 데이터의 종류에 적합한 고급 설정을 선택합니다.  
주:  
TF-IDF를 구성하는 단계는 모든 모델 프레임워크에서 동일하지만 클러스터링 솔루션 정의에 대한 TF-IDF 지원은 Professional 구독이 있는 경우에만 적용할 수 있습니다.

## 프로시저

1. 다음과 같은 솔루션 정의로 이동합니다. 모두예측 인텔리전스유사성솔루션 정의.
2. 솔루션 정의 양식을 엽니다.  
   이 예시 시나리오에서는 유사성 정의 양식을 사용합니다 CMDB .  
3. 폼의 Related Links(관련 링크) 섹션에 있는 Advanced Solution Settings(고급 솔루션 설정) 탭에서 New(새로 만들기)를 클릭합니다.  
4. 매개변수 기록을 생성합니다.
   1. 솔루션 매개변수 필드에서 검색 아이콘을 클릭합니다.
   2. ML 솔루션 파라미터(ML Solution Parameters) 화면에서 tf-idf를 사용하여 벡터 생성(Use tf-idf to generate vectors)을 선택합니다.

   {#configure-tf-idf-classification-similarity__substeps_ow5_5tj_zjb}  
5. 제출을 클릭합니다.  
   고급 솔루션 설정 기록 화면이 새로 고쳐집니다.  
6. 제출을 클릭합니다.  
   결과: TF-IDF는 유사성 솔루션에 맞게 구성됩니다. 해당 솔루션 매개변수는 유사성 정의 양식의 고급 솔루션 설정 탭에 나타납니다.  
**관련 태스크**   

* [분류 솔루션 생성 및 교육](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Aeyc522NLOo_oiaOI2P4yw "분류 솔루션을 교육하는 데 사용되는 기록, 예측을 트리거하는 필드, 솔루션을 다시 교육하려는 빈도를 지정합니다.")
* [유사성 솔루션 생성 및 교육](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/PPIHBBhoh8kiFP1B09kGHQ "머신 러닝 솔루션을 만들고 교육하여 기존 기록을 수집하고 유사한 새 레코드와 비교합니다. 예를 들어 오픈 인시던트 레코드의 텍스트와 해결된 인시던트 레코드를 비교하여 해결 방법을 재사용할 수 있습니다.")
* [회귀 솔루션 생성 및 교육](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/LaTmAogbEUAcMpYSeVSMkw "온도 또는 주가와 같은 숫자 출력을 예측하기 위해 기록 데이터를 사용하여 솔루션을 교육합니다. 예를 들어 회귀를 사용하여 인시던트 또는 케이스를 해결하는 데 걸리는 시간을 예측할 수 있습니다.")
* [클러스터링 솔루션 생성 및 교육](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/S_ts7fOeVt~F0M_7i2kvtA "유사한 기록을 클러스터로 그룹화하여 기록을 일괄적으로 처리하거나 패턴을 파악할 수 있습니다.")