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sourceDocument: Governança, risco e conformidade do Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/governance-risk-compliance

 Release :

    - xanadu

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    - pt-BR

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    - Governança, risco e conformidade do Xanadu

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    - grc

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    - Technology


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# Treinar e usar a definição de solução de semelhança para previsão de atribuição de problemas

# Treinar e usar a definição de solução de semelhança para previsão de atribuição de problemas {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
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* Atualizado 1 de ago. de 2024
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 4 min. de leitura

Treine e use a solução de aprendizado de máquina ativando o plug-in Governança, risco e conformidade Inteligência preditiva. A solução permite que o sistema sugira automaticamente os designados corretos para encaminhar problemas. Essas sugestões reduzem o tempo gasto na decisão de quem deve ser o responsável pelo problema.

## Antes de Iniciar

Certifique-se de que os plug-ins a seguir estejam ativados.

* O plug-in Gestão de políticas e conformidade
* O plug-in Gestão de riscos
* GRC O plug-in de perfis deve ser ativado
* O plug-in Inteligência preditiva

{#create-retrain-similarity-solution-issue-assignment__ul_ptg_5kj_gnb}  
Modifique o seguinte [Propriedades GRC](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9udHy~~R5XIbL2CImYrvNw "A seguir estão as propriedades comuns do GRC em Política e conformidade e gestão de riscos.") com a função sn_grc.admin.

* Emita a sugestão do designado com base na propriedade (Similarity Analysis).
* Solução de aprendizado de máquina para previsão da propriedade do atribuído do problema (ml_x_snc_sn_grc_pred_intel_global_similarity_solution_definition_for_assigned_to_for_issue).
{#create-retrain-similarity-solution-issue-assignment__ul_hsv_vkj_gnb}

Função necessária: ml_admin

## Procedimento

1. Navegar até Inteligência preditivaSemelhançaDefinições de solução.
2. Clique na definição de solução de semelhança para Atribuído a para a solução do problema.  
   {#create-retrain-similarity-solution-issue-assignment__table_o1g_bfj_3fb__entry__2}

   | Campo | Valor |
   |-|-|
   | Rótulo | Nome exclusivo da solução de semelhança. |
   | Nome | Nome da solução de semelhança. Este campo é definido automaticamente com o nome atribuído pelo sistema que é mais semelhante ao seu valor para o campo Rótulo. |
   | Corpus de palavras | Corpus de palavras existente que é relevante para sua solução. Para este caso de uso, selecione o corpus de palavras para o corpus de palavras de atribuição de problemas. Nota: Para corpora de palavras em soluções de semelhança, o número de registros por tabela é limitado a 300.000. |
   | Tabela | Tabela que contém os registros para os quais você deseja treinar e prever. Quando você atribui um valor de tabela, um link aparece no formulário. O link mostra o número de registros que correspondem às suas condições atuais. Para este caso de uso, o campo é definido automaticamente para a tabela Problema \[sn_grc_issue\]. Não modifique este campo para esta definição de solução. |
   | Campos | Tipos de campo que provavelmente ajudarão a identificar o proprietário. Você pode selecionar as colunas da tabela no campo Tabela para que os dados ajudem a prever o problema com mais precisão. Neste caso de uso, os campos Descrição resumida e Descrição são selecionados. Esses campos são os tipos de campo que contêm o texto dos registros de problema cujo proprietário você está tentando identificar. Nota: Você pode modificar os campos selecionados aqui se houver outros campos importantes não vazios no registro do problema em seu banco de dados, de modo que esses campos possam ajudar a descobrir problemas semelhantes para prever os responsáveis pelo problema. |
   | Tabela de Teste | Tabela que contém o registro para o qual você deseja prever. Para este caso de uso, o campo é definido automaticamente para a tabela Problema \[sn_grc_issue\]. Nota: O número de registros que a janela Semelhança pode recuperar é limitado a 10. Este campo não deve ser modificado para esta definição de solução. |
   | Campos de Testes | Campos que são usados como entrada durante a previsão. Neste caso de uso, selecione Descrição resumida e Descrição. Nota: Você pode modificar os campos selecionados aqui se houver outros campos importantes não vazios no registro do problema em seu banco de dados, de modo que esses campos possam ajudar a descobrir problemas semelhantes para prever os responsáveis pelo problema. |
   | Filtrar | Filtro que aplica condições aos registros de campo que você está usando como base para recuperar seus resultados de semelhança. Por exemplo, neste caso de uso, você pode definir uma condição Atribuído a \[is\] \[not empty\] porque deixar o campo em branco não fornecerá uma sugestão. |
   | Idioma de processamento | Idioma dominante do conjunto de dados que você está treinando na definição da solução. Se o idioma do conjunto de dados for inglês, escolha English. Por padrão, o processamento em inglês é aplicado a todos os conjuntos de dados. Por exemplo, se você selecionar italiano, o sistema processará os dados em inglês e italiano. Nota: O termo processamento indica algumas das etapas específicas do idioma que são usadas como parte do treinamento de uma solução. Essas etapas incluem tokenização de palavras, remoção de palavras irrelevantes e truncamento. |
   | Palavras irrelevantes | Lista de palavras irrelevantes. Quando você seleciona o idioma de processamento, o sistema adiciona automaticamente uma lista de palavras irrelevantes que usa o mesmo idioma. Por exemplo, se o idioma de processamento for o inglês, a opção Palavras irrelevantes padrão em inglês será exibida. A lista Palavras irrelevantes padrão em inglês também aparece em sua seleção. Você pode adicionar sua própria lista personalizada de palavras irrelevantes. |
   | Frequência de Treinamento | Frequência de treinamento. A opção de retreinamento pode variar de uma vez por dia a cada 30 dias em incrementos de 3 meses até 180 dias. |
   | Frequência de Atualização | Frequência com que você deseja atualizar os dados usados para recuperar os resultados de semelhança. Por exemplo, novos problemas geralmente ocorrem com frequência ao longo do dia. Se você tiver registros de problemas em aberto, convém selecionar uma frequência de atualização de A cada 15 minutos. Essa frequência pode aumentar a probabilidade de que registros recém-abertos sejam incluídos na atualização. |
   [Tabela 1. Formulário Definição de semelhança]

   {#create-retrain-similarity-solution-issue-assignment__table_o1g_bfj_3fb}
3. Clique no botão apropriado para a definição da solução.

   | Opção | Descrição |
   | Salvar | Salve seu registro de definição de solução para que você possa retornar a ele mais tarde. |
   | Atualizar e retreinar | Modifique a definição da solução e treine-a. |
   |-|-|

   {#create-retrain-similarity-solution-issue-assignment__choicetable_ohd_ndj_3fb}