Лаборатория машинного обучения

Лаборатория машинного обучения Ivanti Neurons содержит централизованную среду для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. В настоящее время эти модели могут использоваться для наращивания возможностей классификации инцидентов в ПО Neurons for ITSM, но позже будут представлены и другие приложения. Модели создаются внутри платформы Ivanti Neurons и остаются там даже после развертывания.
С использованием Лаборатории машинного обучения вам больше не потребуются знания о моделях машинного обучения.

Лаборатория машинного обучения Ivanti Neurons находится в диалоге ПО > Лаборатория машинного обучения.
Для успешной реализации модели машинного обучения необходимо подготовить следующее:

  • Данные обучения: набор образцов с действительной комбинацией входных и выходных данных.
  • Игнорируемые слова (необязательно): список слов, которые модель будет игнорировать. Его можно использовать для повышения производительности модели.
    Имейте в виду, что автоматически будет использоваться набор игнорируемых слов по умолчанию из сервиса NLTK.

Для получения дополнительной информации о подготовке набора данных и обучении модели машинного обучения см. раздел Классификация инцидентов.

В настоящее время Лаборатория машинного обучения поддерживает только модели для классификации инцидентов ПО Neurons for ITSM и только на английском языке.

В таблице Модели машинного обучения представлен список всех существующих моделей машинного обучения и их свойства.
Нажмите Имя модели для открытия подробной информации о модели.

Далее приведен список возможных действий, связанных с моделями машинного обучения.
Для получения пошаговых инструкций по конфигурации функции классификации инцидентов см. раздел Классификация инцидентов.

Для добавления новой модели сначала нужно экспортировать и подготовить данные обучения из системы, на которой вы будете развертывать модель. Также вы можете добавить файл с игнорируемыми словами для точной настройки модели.
Для получения дополнительной информации о подготовке этих данных см. раздел "Классификация инцидентов", а именно, действие 3. Очистка данных обучения.

  1. Нажмите Добавить модель.
    Отобразится панель Добавление модели.
  2. Укажите Имя модели, выберите нужный Тип и Язык.
    В настоящее время поля Тип и Язык содержат по одному параметру и не могут быть изменены.
  3. Выберите файл CSV, содержащий данные обучения.
    Файл CSV не должен содержать точку в столбце сервиса.
  4. Или выберите файл CSV, содержащий игнорируемые слова.
  5. Сохраните изменения. Вы также можете сразу начать обучение своей модели, выбрав Сохранить и обучить.
    Панель Добавление модели будет закрыта.

Теперь можно нажать вертикальное многоточие для перехода к следующему действию.

В зависимости от статуса модели возможность ее редактирования может быть недоступна.

  1. Нажмите имя модели в таблице моделей машинного обучения или нажмите вертикальное многоточие и выберите Правка.
    Будет открыта панель редактирования модели.
  2. На вкладке панели Данные модели представлена информация о конфигурации модели. Если необходимо, вы можете изменить ее.
  3. Сохраните изменения. Вы также можете сразу начать обучение своей модели, выбрав Сохранить и обучить.
    Панель будет закрыта.

В зависимости от статуса модели возможность ее обучения может быть недоступна.

  1. Выберите Сохранить и обучить на панели редактирования модели или в списке моделей нажмите вертикальное многоточие и выберите Обучить.
  2. Лаборатория машинного обучения загрузит данные обучения и введенные вами игнорируемые слова, а затем начинает обучение.

После обучения модели вы можете определить ее точность на вкладке модели Информация (нажмите вертикальное многоточие и выберите Показать).
Точность выражается двумя значениями:

  • Точность обучения: процентное значение правильных классификаций, полученное во время обучения.
  • Точность тестирования: процентное значение правильных выводов по данным образцов обучающих данных, которые не использовались при обучении.

Эти процентные значения могут помочь вам определить подходящую модель для вашей среды.
Вы можете создать несколько обученных моделей в Лаборатории машинного обучения.

Если Лаборатория машинного обучения обнаружит проблему во время обучения модели, статус будет изменен на Ошибка обучения. В этом случае нажмите вертикальное многоточие, выберите Показать и перейдите на вкладку модели Информация для получения дополнительной информации.

После добавления нового или устаревания существующего класса в вашей среде Neurons for ITSM вы должны обучить новую модель с обновленным набором данных обучения. См. также раздел Обучение новой модели.

Развертывание модели означает, что она начнет обрабатывать данные из вновь созданных инцидентов.
Сама модель останется в Лаборатории машинного обучения.
Для развертывания модели в вашей среде Neurons for ITSM нажмите вертикальное многоточие и выберите Развернуть. Вы можете разворачивать только модели со статусом Обучено.

Если до нее уже была развернута другая модель, статусу более ранней модели будет возвращено значение Обучено. После этого будет развернута новая модель. Во время данного процесса классификация создаваемых инцидентов не выполняется.
После завершения развертывания классификация начнется с инцидентов, которые будут создаваться с данного момента.

После развертывания модели вы можете определить следующую информацию на вкладке модели Информация (нажмите вертикальное многоточие и выберите Показать:

  • Количество вызовов API: Количество вызовов модели для прогнозирования класса инцидента после развертывания.
  • Средняя вероятность высшего класса: После вызова модели для прогнозирования класса инцидента ПО Neurons for ITSM будет предлагать класс с наибольшей вероятностью в соответствии с данными модели.
    Это значение отражает среднюю вероятность предложенных высших классов для инцидентов с момента развертывания модели.


В настоящее время есть единственный способ для отмены развертывания модели - это ее удаление.

Если Лаборатория машинного обучения обнаружит проблему во время попытки развертывания модели, статус будет изменен на Ошибка развертывания. В этом случае нажмите вертикальное многоточие, выберите Показать и перейдите на вкладку модели Информация для получения дополнительной информации.

После добавления нового или устаревания существующего класса в вашей среде Neurons for ITSM вы должны обучить новую модель с обновленным набором данных обучения. См. также раздел Обучение новой модели.

В списке моделей нажмите вертикальное многоточие в строке удаляемой модели и выберите Удалить.
Если данная модель была развернута, вновь созданные инциденты более не будут классифицироваться.