--- sourceDocument: Xanadu AI 활성화 sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ko-KR/xanadu/intelligent-experiences Release : - xanadu ft:locale : - ko-KR ft:publication_title : - Xanadu AI 활성화 ft:clusterId : - platai bundleId : - platai workflow : - Platform --- # ML 솔루션에 대한 고급 설정 구성 # ML 솔루션에 대한 고급 설정 구성 {#ariaid-title1} * 릴리스 버전: Xanadu * * 업데이트 날짜 2024년 08월 01일 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분 기계 학습(ML) 솔루션에 대한 예측 인텔리전스 고급 설정에 대해 알아봅니다. 분류, 유사성 및 클러스터링 기능에 선택적 기술 및 알고리즘을 적용합니다. ML 솔루션에서 고급 설정을 구성하는 것은 선택 사항입니다. 이러한 설정을 구성하도록 선택하는 경우 활성화하는 기술에 대해 잘 알고 있어야 하며 사용 사례에서 기술이 제공하는 이점을 얻을 수 있는지 확인합니다. 이러한 여러 매개 변수에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 . ## 분류, 유사성 및 클러스터링 고급 설정 {#configuring-advanced-settings-ml-solutions__section_hqs_g4f_yjb} 관리자 또는 ml_admin 역할을 사용하면 ML 솔루션 정의 양식의 고급 솔루션 설정 탭에서 매개변수를 구성하여 이러한 기술을 적용할 수 있습니다. 이러한 설정은 특정 사용 사례를 대상으로 하는 기능을 제공합니다. 기존 설정을 업데이트하거나 제거하려면: 솔루션 정의 양식에서 고급 솔루션 설정 탭을 선택한 다음, 솔루션 매개변수의 이름을 선택합니다. 하나 이상을 활성화하려면 다음 절차를 참조하십시오. * [분류 솔루션에 대한 클래스 회수 구성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/SsByei3RRo55BgqSNyqr~A "데이터를 교육하기 전에 클래스 회수 매개변수를 생성하고 ML 솔루션에 적용합니다. 예를 들어, Email 클래스에서 훈련하는 모든 레코드에 대해 이 솔루션 파라미터를 90% 정확도로 설정하고 적용합니다.") * [솔루션에 대한 TF-IDF 구성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/z0iyCnUBzGja6_vUhWuURQ "TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency) 인코딩을 의 분류, 클러스터링 또는 유사성 솔루션 예측 인텔리전스에 적용합니다.") * [클러스터링 솔루션에 대한 DBSCAN 구성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5sSaBA_MvQJR~rMjG3GpCg "DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 인코딩을 클러스터링 솔루션에 적용하는 것이 좋습니다. K-평균은 디폴트 군집화 알고리즘입니다.") * [클러스터링 솔루션에 대한 HDBSCAN 구성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/AnNoMTPPKCBl~p43Meb3IQ "HDBSCAN(Hierarchical Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 인코딩을 클러스터링 솔루션에 적용하는 것이 좋습니다. K-평균은 디폴트 군집화 알고리즘입니다.") * [분류 또는 회귀 솔루션에 대한 XGBoost 구성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/KV5sKmZMWqMw8tjc49SLKg "XGBoost 인코딩을 적용하여 분류 또는 회귀 솔루션에 대한 훈련을 최적화합니다.") * [클러스터링 솔루션에 대한 Connect 구성요소 알고리즘 및 Levenshtein Distance 방법 구성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IpnjlmimAxWYUkyn4FKE1A "Configure Connect Component 및 Levenshtein Distance 메서드 인코딩을 적용하여 클러스터링 솔루션에 대한 학습을 최적화합니다.") * [클러스터링 솔루션에 순도 적용](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/z7Ytiv3nIkhDQt4o~1iD4g "클러스터링 솔루션에 순도를 적용하여 클러스터에 대한 인사이트를 한 눈에 볼 수 있습니다. 자동 순도를 사용하여 정의를 지정하지 않고도 인사이트를 확인합니다.") * [데이터 소스가 있는 클러스터 분석](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/b6yc8M2PQG2HrnAaDFjXAg "소스 테이블에서 사용할 수 있는 모든 차원을 기준으로 클러스터를 분석합니다.") {#configuring-advanced-settings-ml-solutions__ul_xbc_px3_zjb}