Machine Learning Lab
Ivanti Neurons Machine Learning Lab 提供用于创建、训练和部署机器学习模型的集中式环境。 当前,这些模型可用于支持 Neurons for ITSM 票证分类,随后会有更多应用推出。 模型从 Ivanti Neurons 平台内创建,即使在部署后也留在那里。
借助 Machine Learning Lab,您不再需要深入了解机器学习模型。
您可以在软件 > Machine Learning Lab 中找到 Ivanti Neurons Machine Learning Lab。
为了成功实施机器学习模型,您必须准备以下内容:
- 训练数据:一组样本,其中已知输入和输出的组合正确无误。
- 无用词(可选):模型必须忽略的词的列表。 此列表可用于提高模型性能。
请注意,会自动应用来自 NLTK 的一组默认无用词。
有关准备数据集和训练机器学习模型的详细信息,请参阅票证分类入门。
当前,Machine Learning Lab 仅支持 Neurons for ITSM 票证分类的机器学习模型,并且仅支持英语。
机器训练模型表显示现有机器学习模型及其属性的列表。
点击模型名称可了解有关模型的更多详细信息。
以下是与机器学习模型相关的可能操作的列表。
有关配置票证分类的分步指南,请参阅票证分类入门。
要添加新模型,您首先必须从您将要部署模型的系统中导出和准备训练数据。 或者,您可以添加包含无用词的文件,以对模型进行微调。
有关准备此数据的更多信息,请参阅“票证分类指南”的步骤 3. 清理训练数据。
- 点击添加模型。
添加模型窗格随即打开。 - 指定模型的名称并选择所需的类型和语言。
当前,类型和语言字段只有一个选项,无法更改。 - 选择包含训练数据的 CSV 文件。
CSV 文件的服务列中不得包含句点。 - 或者,选择包含无用词的 CSV 文件。
- 保存更改。 您还可以选择保存并训练,立即开始训练模型。
添加模型窗格随即关闭。
您现在可以点击 以选择下一个步骤。
根据模型的状态,“编辑”选项可能不可用。
- 在机器学习模型表中点击模型的名称,或者点击 并选择编辑。
模型的编辑窗格随即打开。 - 在窗格的模型数据选项卡中,您可以找到有关模型配置的信息。 如果需要,您可以编辑此数据。
- 保存更改。 您还可以选择保存并训练,立即开始训练模型。
窗格随即关闭。
根据模型的状态,“训练”选项可能不可用。
- 从模型的编辑窗格中选择保存并训练,或者从模型列表视图中点击 并选择训练。
- Machine Learning Lab 会加载您提供的训练数据和无用词,并且开始训练。
在训练模型之后,您就可以在模型的详细信息选项卡中找到其准确度(点击 并选择查看)。
准确度以两个数字表示:
- 训练准确度:在训练期间实现的正确分类的百分比。
- 测试准确度:通过训练数据对训练中未使用样本进行的正确推理的百分比。
这些百分比能够帮助您决定最适合您环境的模型。
您的 Machine Learning Lab 中可以有多个已训练的模型。
如果 Machine Learning Lab 在尝试训练模型时遇到问题,那么状态会变为训练失败。 如果发生这种情况,请点击 ,选择查看,然后转到模型的详细信息选项卡了解更多信息。
当您的 Neurons for ITSM 环境中添加了新类或者弃用了现有类时,您必须使用更新后的一组训练数据来训练新模型。 另请参阅何时训练新模型。
部署模型意味着模型开始对来自新创建的事件的数据进行处理。
模型本身留在 Machine Learning Lab 中。
要将模型部署到您的 Neurons for ITSM 环境,请点击 并选择部署。 您只能部署状态为已训练的模型。
如果在部署模型时已经部署另一个模型,则先前模型的状态将设置回已训练。 然后会部署新模型。 在此过程期间,不会对新创建的事件进行分类。
在部署完成之后,将(重新)开始对从该时刻起创建的事件进行分类。
在部署模型之后,您就可以在模型的详细信息选项卡中找到以下信息(点击 并选择查看):
- API 调用数量:自部署以来调用模型以预测事件类的次数。
- 平均最高类可能性:在调用模型以预测事件类时,根据模型,具有最高可能性的类被提议到 Neurons for ITSM。
此值显示自部署模型以来为事件提议次数最多的类的平均可能性。
当前,“取消部署”模型的唯一方法是将其删除。
如果 Machine Learning Lab 在尝试部署模型时遇到问题,那么状态会变为部署失败。 如果发生这种情况,请点击 ,选择查看,然后转到模型的详细信息选项卡了解更多信息。
当您的 Neurons for ITSM 环境中添加了新类或者弃用了现有类时,您必须使用更新后的一组训练数据来训练新模型。 另请参阅何时训练新模型。
从模型列表视图中,点击您要删除的模型的行中的 ,然后选择删除。
如果已部署模型,则不会再对新创建的事件进行分类