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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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# Predictive Intelligence 살펴보기

# Predictive Intelligence 살펴보기 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
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* 업데이트 날짜 2024년 08월 19일
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 3분

ServiceNow® 예측 인텔리전스 는 애플리케이션 전반에 ServiceNow® 걸쳐 기능 및 역량을 부여하여 더 나은 업무 경험을 제공하는 인공 지능 계층을 제공하는 플랫폼 기능입니다.

## 예측 인텔리전스 개요

예측 인텔리전스 는 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 업무 경험을 개선할 수 있는 강력한 도구 세트입니다. 플랫폼에서 모델을 생성 및 학습시키고 다른 ServiceNow 제품 및 애플리케이션과 통합할 수 있습니다.

다음은 기본 예측 인텔리전스 개념과 사용 가능한 다양한 프레임워크를 소개합니다.

기존 모델을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 [예측 인텔리전스 사용](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/HWbwJck0sXfEVdrR18lsyw "다양한 작업을 완수하고 및 및 와 같은 다른 ServiceNow 제품과 문서 인텔리전스작업 인텔리전스통합되는 솔루션을 교육하고 사용합니다예측 인텔리전스.").

## 예측 인텔리전스 온프레미스 고객용 {#predictive-intelligence__section_l3s_gm3_lcc}

예측 인텔리전스 는 온프레미스 고객도 사용할 수 있습니다. 이 제품을 온프레미스로 배포하는 데 관심이 있는 경우 계정 관리자에게 문의하십시오. 온-프레미스 설치 및 구성 지침은 자체 [호스팅 고객을 위한 Machine Learning Engine 설치 및 구성](https://support.servicenow.com/kb?id=kb_article_view&sysparm_article=KB0782052) 에 대한 전체 지침을 참조하십시오 \[KB0782052\] Now Support 자체 호스팅 지식베이스.  
주:  
온프레미스 계정만 자체 호스팅에 Now Support지식베이스액세스할 수 있습니다.

## 용어

인공 지능
:   인간 지능 수준의 작업이 필요한 작업을 수행하도록 설계된 시스템입니다.

머신 러닝
:   모델이 더 많은 경험을 통해 시간이 지남에 따라 개선될 수 있는 능력.

모델
:   입력-출력 데이터를 기반으로 예측하고 결정하는 알고리즘, 수학 및 통계 컬렉션입니다.

교육
:   향후 예측에 영향을 주기 위해 모델이 기반으로 하는 데이터를 추가하거나 변경합니다.

지도 교육
:   모델이 이 둘을 연결하는 규칙을 생성할 수 있도록 입력 출력 쌍을 제공합니다.

자율 교육
:   모델이 데이터 세트의 구조를 식별할 수 있도록 원시 데이터를 제공합니다.

교육 빈도
:   기존 모델을 새 교육 데이터와 결합하기 위해 모델을 재교육하는 빈도입니다.

단어 뭉치
:   모델이 텍스트 유사성을 찾는 데 사용할 수 있는 어휘입니다.

## 예측 모델 구성요소 {#predictive-intelligence__section_hmr_1y4_n3b}

예측 모델에는 이러한 구성요소가 포함되며, 그중 일부는 사용자가 제공해야 합니다.

솔루션 정의
:   예측 모델을 학습시키기 위해 이러한 값을 지정하는 사용자가 만들고 구성하는 데이터 기록입니다.

    * 모델을 학습시키는 데 사용되는 기록입니다. 예를 들어, 지난 6개월 이내에 해결되거나 종결된 인시던트에 대해서만 교육합니다.
    * 모델이 예측에 사용하는 입력 필드입니다. 예를 들어 인시던트의 짧은 설명을 사용하여 예측합니다.
    * 모델이 예측하는 값이 있는 출력 필드입니다. 예를 들어, 짧은 설명을 기반으로 인시던트 범주를 설정합니다.
    * 모델을 재교육하는 빈도입니다. 예를 들어 30일마다 모델을 다시 교육합니다.
    {#predictive-intelligence__ul_jnl_jm1_22b}

솔루션
:   솔루션은 데이터센터에서 교육 ServiceNow 한 솔루션 정의의 결과입니다. 예측 인텔리전스 는 솔루션을 사용하여 하나 이상의 입력 필드 값이 지정된 대상 필드 값을 예측합니다. 모든 솔루션은 이 값을 지정합니다.

    * 솔루션 정확도 는 올바른 예측의 집계 백분율입니다. 예를 들어 정밀도 50은 100개의 예측 중 절반이 올바른 값을 가져야 함을 의미합니다.
    * 솔루션 범위는 예측을 수신하는 기록의 집계 백분율입니다. 예를 들어 범위가 50이면 모든 적격 기록의 절반이 실제로 예측을 수신한다는 것을 의미합니다.
    * 솔루션 클래스 는 모델이 예측할 수 있는 출력 필드 값입니다. 각 클래스는 선택할 수 있는 정밀도, 범위 및 분포 메트릭 목록이 포함된 출력 필드 값입니다. 예를 들어 인시던트 범주화 솔루션에는 소프트웨어, 문의, 데이터베이스 등 범주별로 클래스가 있습니다.
    * 클래스 분포 는 전체 테이블에서 이 특정 출력 필드 값을 갖는 기록의 백분율입니다. 예를 들어, 문의 클래스의 분포가 50이면 인시던트의 절반에 문의 범주가 있다는 것을 의미합니다.
    {#predictive-intelligence__ul_wct_5m1_22b}

## Predictive Intelligence 프레임워크 {#predictive-intelligence__section_j3x_kbt_bwb}

예측 인텔리전스 는 릴리스에서 세 가지 프레임워크를 Xanadu 제공합니다. 각 프레임워크에는 데이터 결과를 예측, 추천 및 구성하도록 시스템을 교육하는 다양한 솔루션 유형이 있습니다. 학습된 솔루션은 API를 통해 모든 애플리케이션에서 호출하여 예측을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 에서 확인할 수 있습니다 [예측 인텔리전스 프레임 워크](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4qU0ijlOx2Nrn3H3YagvTA "예측 인텔리전스 는 릴리스에서 분류, 유사성 및 클러스터링의 세 가지 모델 프레임워크를 Xanadu 제공합니다. 각 프레임워크는 서로 다른 유형의 예측에 특화되어 있습니다.").