--- sourceDocument: Yokohama habilitar IA sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/yokohama/intelligent-experiences Release : - yokohama ft:locale : - pt-BR ft:publication_title : - Yokohama habilitar IA ft:clusterId : - platai bundleId : - platai workflow : - Platform --- # Instalar Inteligência preditiva # Instalar Inteligência preditiva {#ariaid-title1} * Versão de lançamento: Yokohama * * Atualizado 30 de jan. de 2025 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 min. de leitura Ativar Inteligência preditivaem sua instância e comece a usar a configuração básica. ## Antes de Iniciar Função necessária: administrador ## Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa . Inteligência preditivao plug-in (com.glide.platform_ml) está incluído no sistema base, mas, se necessário, você pode usar o procedimento a seguir para ativá-lo. Outros plug-ins relacionados e aplicações de loja estão disponíveis. Por exemplo, Inteligência preditivapara Gestão de serviços de campo(com.snc.fsm_ml) fornece soluções relevantes para FSM. Alguns desses plug-ins podem exigir uma licença separada. Quando você ativa o. Inteligência preditivaPlug-in Pela primeira vez em sua instância, o sistema inicia uma página inicial. A Página inicial fornece uma visão geral das definições de sua solução nas estruturas de classificação, semelhança, clustering e regressão. Você pode criar, treinar e testar soluções diretamente na Página inicial. Um resumo da solução treinada mais recente também está disponível. ## Procedimento 1. Navegar até Definição do SistemaPlug-ins. 2. Use a barra de pesquisa para localizar o. Inteligência preditiva(com.glide.platform_ml) plug-in. 3. Selecione Instalar E, em seguida, na caixa de diálogo Ativar plug-in, selecione Ativar . Quando você ativa um plug-in, todos os plug-ins dependentes são ativados automaticamente. 4. Confirme se a ativação criou com sucesso um sharedservice.worker usuário. Ao treinar suas soluções, Inteligência preditivafunciona como este usuário. Nota: . sharedservice.worker o usuário inclui as seguintes funções: * platform_ml_read * platform_ml_write * platform_ml_create {#install-predictive-intelligence__ul_zpy_hsc_gqb}Essas funções são necessárias para criar, treinar e exibir soluções. Elas são funções internas e não devem ser editadas ou atribuídas a outros usuários. {#install-predictive-intelligence__steps_njq_ghs_1fb} ## Implementar Inteligência preditiva {#ariaid-title2} Implementar as etapas iniciais de instalação e configuração para Inteligência preditivaPara treinar um algoritmo de aprendizado de máquina (ML) para fazer previsões com base em seus dados de registro anteriores. ### Antes de Iniciar Função necessária: admin ou ml_admin ### Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa O processo de treinamento requer o envio de dados de registro para um serviço de treinamento no datacenter mais próximo. Como cada datacenter tem seu próprio servidor de treinamento dedicado e os dados não saem do datacenter, esse serviço também está disponível para clientes que têm requisitos de soberania de dados. Para obter mais informações sobre este processo, consulte [Explore a Inteligência preditiva](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Soe6B8nrjTWlr5_fw1P_0A "ServiceNow Inteligência preditivaé uma função da plataforma que fornece uma camada de inteligência artificial que capacita recursos e capacidades em ServiceNowaplicações para proporcionar melhores experiências de trabalho."). Para perguntas frequentes sobre configuração e configuração iniciais, consulte [KB0781894](https://support.servicenow.com/nav_to.do?uri=/kb?id=kb_article_view&sysparm_article=KB0781894). ### Procedimento 1. Ativar Inteligência preditivaem uma instância de não produção. 2. Da sua instância de produção, exporte os registros que você deseja Inteligência preditivasoluções para processar. Por exemplo, exporte 12 meses de registros de incidente para uma instância que não seja de produção. 3. Na instância de não produção, importe os registros exportados. 4. Na instância de não produção, revise os registros de definição de solução padrão para determinar se o filtro, os campos de entrada e o campo de saída são suficientes para prever seus registros de incidente ou tarefa. Se necessário, [crie uma definição de solução](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/C9iSYOZzkV8NRk8~yL2HTA "Especifique os registros usados para treinar uma solução de classificação, quais campos acionam uma previsão e com que frequência você deseja treinar novamente sua solução.")para cada conjunto de registros que você deseja prever. 5. Na instância de não produção, treine os registros de definição da solução. 6. Teste as previsões da solução na instância de não produção criando registros de teste ou importando mais registros da produção. 7. Para soluções de classificação, revise os relatórios de previsão para determinar a precisão e a cobertura de sua solução e classes individuais. 8. Para soluções de semelhança, revise os exemplos de semelhança para atualizar o limite de pontuação de semelhança, se necessário. 9. Se necessário, atualize o filtro de definição da solução para incluir mais ou registros de treinamento diferentes. 10. Treine novamente e teste novamente todos os registros de definição de solução atualizados. 11. Quando estiver satisfeito com suas soluções, ative Inteligência preditivaem sua instância de produção. 12. Recrie todos os registros de definição de solução personalizada e treine a solução ou importe a solução da instância de não produção para a instância de produção. **Tarefas relacionadas** * [Crie e treine uma solução de classificação](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/C9iSYOZzkV8NRk8~yL2HTA "Especifique os registros usados para treinar uma solução de classificação, quais campos acionam uma previsão e com que frequência você deseja treinar novamente sua solução.") * [Criação e treinamento de uma solução de semelhança](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dxoNxq3P9y8Jph7V5~PjmQ "Crie e treine uma solução de aprendizado de máquina para coletar e comparar seus registros existentes com novos registros semelhantes. Por exemplo, você pode comparar o texto em um registro de incidente aberto com um registro de incidente resolvido para reutilizar sua resolução.")