Soluções de semelhança
As soluções de semelhança permitem que você use o aprendizado de máquina (ML) para comparar o texto em um registro de alerta resolvido com um registro de alerta aberto para reutilizar sua abordagem de resolução.
Como treinar uma solução de semelhança
Para treinar uma solução de semelhança, você coleta palavras para compilar uma coleção que o aprendizado de máquina (ML) pode usar para comparar o texto nos campos Descrição resumida, Descrição, Origem, Tipo, Recursoe Nome da métrica em um alerta resolvido para ver se as palavras no conjunto corresponde a palavras em um alerta aberto. O alerta resolvido, que é semelhante a um alerta aberto, fornece um exemplo para mostrar como o alerta aberto pode ser resolvido.
- Certifique-se de que os registros treinados não sejam muito antigos e que sejam relevantes para as necessidades de negócio. Mantenha as palavras na coleção atuais.
- Não use datas codificadas como filtros porque esses filtros não são atualizados quando você treina novamente as soluções, a menos que você os atualize manualmente antes de cada novo treinamento. Em vez disso, use filtros de data relativa, por exemplo, os últimos 3 meses, últimos 6 meses ou últimos 12 meses.
- Realize o treinamento conforme necessário até que ele forneça uma solução de semelhança aceitável. Esta prática oferece tempo para revisar e atualizar a definição da solução.
Campos a serem incluídos na solução
Registre os campos que provavelmente contêm palavras e frases que ajudam o sistema a identificar registros semelhantes para sua solução.
Os campos de semelhança selecionados devem ser um subconjunto das seleções de campos de entrada. Por exemplo, se você selecionar campos de registros de incidentes que estão no estado Aberto, não selecione Fechar anotação como um campo de semelhança. Como os registros abertos não incluem campos de Anotação de fechamento, o texto não pode ser semelhante.
Os campos de semelhança estão disponíveis para os usuários quando eles criam registros.
Sobre a pontuação de semelhança
A pontuação de semelhança é uma medida de 0 a 100 do grau de semelhança entre dois registros de alerta. Os registros de alerta que têm uma pontuação de semelhança maior do que o limite especificado são retornados pela solução.
Revise os exemplos de semelhança e suas pontuações usando o recurso Mostrar andamento do treinamento para determinar se o limite da solução deve ser aumentado ou diminuído. Você pode alterar o valor do limite no campo Limite para pontuação de semelhança.
Exibir o andamento da solução de treinamento
Os tempos de treinamento variam de acordo com o número de registros e classes no conjunto de treinamento. Quanto mais registros e classes você usar, mais longo será o treinamento. Por exemplo, um conjunto de dados que contém 100.000 registros e várias centenas de classes pode levar cerca de cinco horas para ser concluído.
Para mostrar o andamento da solução de treinamento, a solução de ML executa automaticamente as seguintes atividades quando você seleciona Mostrar andamento do treinamento na página Soluções. Para obter mais informações, consulte Exibir o andamento do treinamento da solução.| Atividade | Descrição |
|---|---|
| Buscando arquivos para treinamento. | O sistema baixa os registros de treinamento e os envia para o serviço de treinamento mais próximo. |
| Preparando os dados. | O sistema remove registros duplicados do conjunto de treinamento. |
| Treinamento da solução. | O serviço de treinamento treina a solução. |
| Carregando a solução treinada. | O serviço de treinamento carrega a solução como registros de anexo. |