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sourceDocument: Yokohama habilitar IA
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/yokohama/intelligent-experiences

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    - yokohama

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    - pt-BR

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    - Yokohama habilitar IA

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    - Platform


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# Criar e treinar uma solução de cluster

# Criar e treinar uma solução de cluster {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
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* Atualizado 30 de jan. de 2025
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 7 min. de leitura

Agrupe registros semelhantes em clusters para que você possa abordá-los coletivamente ou identificar padrões.

## Antes de Iniciar

Função necessária: Ml_admin ou admin  
Importante:  
Em YokohamaA versão, os modelos nas estruturas de classificação, clustering e semelhança usam soluções de fluxo de trabalho. Estes são pré-treinados, portanto, um corpus de palavras não é necessário para suas novas soluções. Quando suas soluções existentes com um corpus de palavras são treinadas novamente após o upgrade, elas se tornam soluções de fluxo de trabalho e o campo Corpus de palavras é removido do formulário.

## Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

Neste procedimento de exemplo, você está criando uma solução para identificar um incidente grave agrupando incidentes semelhantes que ocorreram recentemente.

Para obter informações sobre como usar dados de treinamento criptografados, consulte [Criptografia de dados em Inteligência preditiva](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/2YVDw4~6gllheVeTvmu_hA "Saiba quais tipos de criptografia são compatíveis para treinamento Inteligência preditivasoluções.").

## Procedimento

1. Certifique-se de estar no escopo da aplicação desejado para a definição da solução e navegue até TudoInteligência preditivaClusteringDefinições de solução.
2. Na lista Definições de cluster, selecione Novo .
3. No formulário Definição de cluster, configure os campos de acordo com a orientação a seguir.  
   {#create-clustering-solution__table_gtt_kdh_3hb__entry__2}

   | Campo | Valor |
   |-|-|
   | Rótulo | Insira um nome exclusivo para sua solução de cluster. Por exemplo, neste caso de uso, você pode inserir <kbd class="ph userinput">Incidentes de grupo para um Incidente grave. </kbd> |
   | Nome | Ao inserir o rótulo da solução, este campo é preenchido automaticamente com um nome atribuído pelo sistema com base no valor do rótulo. |
   | Corpus de palavras | Se você tiver uma solução de cluster legada, poderá selecionar um corpus de palavras relevante no Word Corpus campo no formulário de definição. Nota: Com o. Yokohamaum corpus de palavras não é necessário, porque um modelo pré-treinado é usado. . Word Corpus o campo não está visível no formulário de definição para modelos pré-treinados. Para obter mais informações, consulte [Crie um corpus de palavras](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/2nZ_OMarV0agNnzAVtmM0Q "Crie uma coleção de palavras e frases que funcione como o vocabulário que o sistema usa para comparar seus registros de instância com base na semelhança textual. Você pode pensar no corpus de palavras como um dicionário que você quer que seu sistema de aprendizado de máquina entenda."). |
   | Tabela | Selecione a tabela que contém os tipos de registro que você deseja agrupar em um ou mais clusters. Por exemplo, neste caso de uso, você seleciona Incidente \[incidente\] tabela, pois contém registros de incidente que você deseja agrupar para uma análise de incidente grave. Quando você atribui um valor de tabela, um link aparece no formulário que mostra o número de registros que correspondem às suas condições atuais. |
   | Campos | Selecione um ou mais tipos de campos de entrada que ajudem o sistema a identificar os registros que você deseja incluir no cluster. Neste caso de uso, use Descrição resumida . Nota: Ao selecionar um campo de tipo de referência, você deve fazer um passeio com pontos até o nome da propriedade do campo. Por exemplo, em vez de <kbd class="ph userinput">short_description </kbd>, insira <kbd class="ph userinput">short_description.name </kbd>. |
   | Usar Grupo por | Marque esta caixa de seleção somente se você quiser agrupar registros de entrada por um campo antes de criar clusters. Nota: Marcar esta caixa de seleção ativa Agrupar por lista. Se você não marcar a caixa de seleção, todos os registros de tabela serão agrupados em clusters. |
   | Agrupar por | A seleção de um valor nesta lista é opcional. Se você fizer isso, o sistema agrupa registros em um ou mais clusters com base na sua seleção. |
   | Campos da Pureza | Escolha campos da tabela que possam ajudar o sistema a identificar a classe mais frequente no cluster. Neste cenário de exemplo, selecione Categoria e. Nome.Grupo de atribuição . |
   | Filtro | Adicione condições de filtro a serem aplicadas aos registros de campo de entrada que você deseja incluir em seus clusters. O número de registros para clustering é limitado a 300 000. Nota: As inclusões de script não podem ser referenciadas no filtro. Use exibições de banco de dados como alternativa. |
   | Idioma de processamento | Selecione o idioma dominante do conjunto de dados que você está treinando na definição da solução. Se o idioma do conjunto de dados for italiano, escolha Italiano . Além disso, o processamento em inglês é aplicado a todos os conjuntos de dados por padrão. Por exemplo, se você selecionar italiano, o sistema processará os dados em inglês e italiano. Nota: O termo processando indica algumas das etapas específicas do idioma usadas como parte do treinamento de uma solução. Por exemplo, tokenizar palavras, remover palavras de parada e stemming. |
   | Palavras irrelevantes | Quando você seleciona o idioma de processamento, o sistema adiciona automaticamente uma lista de Palavras de parada nesse idioma. Por exemplo, se o idioma de processamento for o italiano, a lista Palavras irrelevantes padrão em italiano será exibida. . Palavras irrelevantes em inglês padrão a lista também está incluída. Se você criar uma lista de palavras de interrupção personalizada, poderá selecioná-la no campo Palavras de interrupção para adicionar à sua solução. |
   | Frequência de atualização | Selecione com que frequência você deseja que o sistema atualize seus clusters com registros novos e atualizados. Nota: O sistema extrai registros com base nas condições de filtro Agrupar por que você definiu na solução de cluster, se houver. Por exemplo, se você selecionar A cada 15 minutos , o sistema identifica quais registros chegaram nesse intervalo de tempo. O sistema tenta atribuí-los aos clusters existentes ou cria um novo cluster, se possível. Neste exemplo, chegam 20 novos registros. Se 16 desses registros entrarem em um cluster existente e 4 não, o sistema formará um novo cluster para os quatro registros não atribuídos. Você também pode optar por não atualizar seus clusters. |
   | Frequência de Treinamento | Selecione com que frequência você deseja que o sistema descarte todos os resultados de cluster anteriores e recrie clusters desde o início. Suas opções variam de diariamente, a cada três dias, a cada sete dias ou mensalmente. Você também pode optar por treinar seu cluster uma vez. Nota: O programador DE ML limita o número de treinamentos que uma instância pode confirmar a 50 novas solicitações de treinamento DE ML por instância em uma janela de 24 horas. O limite exclui solicitações de retreinamento agendadas. Além disso, atualizações de clustering e semelhança também são excluídas desse limite, mesmo que as novas solicitações de treinamento excedam 50 em uma janela de 24 horas. |
   | Número mínimo de registros por cluster | Insira o número mínimo de registros que você deseja que um cluster contenha. O valor inserido deve ser 2 ou superior. |
   [ ]

   {#create-clustering-solution__table_gtt_kdh_3hb}
4. Selecione a opção ou o botão de menu de contexto apropriado para a definição da sua solução.

   | Opção | Descrição |
   | Salvar ou Salvar e treinar | Salve o registro de definição da solução para retornar a ele mais tarde ou salve e envie-o para treinamento. |
   | Enviar ou Enviar e treinar | Crie seu registro de definição de solução e envie-o ou envie-o e treine-o. |
   |-|-|

   {#create-clustering-solution__choicetable_y2t_2kl_hhb}
5. Se você enviou a solução para treinamento, clique em OK Na janela Ativação de treinamento para confirmar.

## Resultado

O sistema treina a solução e notifica você em tempo real quando o treinamento é concluído.  
Um gráfico de mapa de árvore aparece na guia Visualização de cluster do formulário Definição de solução de cluster. O gráfico mostra os clusters que o sistema formou para sua solução em ordem decrescente do canto superior esquerdo para o canto inferior direito. Os rótulos do nó do mapa de árvore são o conceito de cluster, que é criado pelas principais palavras do cluster e ajuda você a ver o conteúdo mais proeminente encontrado em cada cluster.  
Nota:  
O conceito de cluster exibe as principais palavras dos dados de entrada processados no idioma dos dados. Dependendo do idioma, o conceito de cluster pode exibir palavras em sua forma raiz e, portanto, aparecer truncado.  
Cada nó é colorido de vermelho a verde, dependendo da qualidade do cluster desse nó. O filtro Selecionar grupo aparece somente quando você seleciona Usar Agrupar por e. Agrupar por Campos no formulário Definição de cluster. Ao apontar para um cluster, você pode ver o valor GroupBy, a contagem de clusters e os registros em GroupBy. Figura 1. Exemplo de visualização de cluster

Para abrir um cluster, você pode clicar nele ou selecioná-lo no filtro Mostrar todos os grupos.  
Dentro do agrupamento de clusters, você pode filtrar ainda mais os resultados usando as duas barras deslizantes para tamanho do cluster e qualidade do cluster, respectivamente. Você também pode navegar para trás clicando no botão Voltar, que aparece somente quando uma hierarquia de clustering está presente. Quando você aponta para um cluster neste nível, os valores de percentil do campo de pureza aparecem junto com os valores Conceito de cluster, Qualidade e Tamanho.Figura 2. Exemplo de grupo de clusters  
Quando você clica em um nó de cluster, os detalhes do cluster de ML aparecem em um formato de exibição de lista.Figura 3. Página de detalhes do cluster

## O que Fazer Depois

* Revise a saída da solução na guia Estatísticas da solução da sua solução. Se você não estiver satisfeito com os resultados da solução de cluster, reconfigure os valores definidos para sua solução e treine-os novamente até que os resultados sejam satisfatórios.

* Revise a guia Resumo do cluster para obter uma exibição de lista dos IDs do cluster, tamanho de qualidade e valores de Groupby. Figura 4. Exemplo de resumo do cluster
* Na guia Atualizações de cluster, revise o resumo das mudanças nos clusters para cada intervalo de atualização de cluster configurado na definição da solução.Figura 5. Exemplo de atualizações de cluster
{#create-clustering-solution__ul_vk5_dhw_bkb}