Creare un modello di codifica predittiva (anteprima)
Consiglio
eDiscovery (anteprima) è ora disponibile nel nuovo portale di Microsoft Purview. Per altre informazioni sull'uso della nuova esperienza di eDiscovery, vedere Informazioni su eDiscovery (anteprima).
Importante
La codifica predittiva è stata ritirata a partire dal 31 marzo 2024 e non è disponibile nei nuovi casi di eDiscovery. Per i casi esistenti con modelli di codifica predittiva sottoposti a training, è possibile continuare ad applicare filtri di punteggio esistenti per esaminare i set. Tuttavia, non è possibile creare o eseguire il training di nuovi modelli.
Il primo passaggio nell'uso delle funzionalità di Machine Learning della codifica predittiva in eDiscovery (Premium) consiste nel creare un modello di codifica predittiva. Dopo aver creato un modello, è possibile eseguirne il training per identificare il contenuto pertinente e non pertinente in un set di revisioni.
Per esaminare il flusso di lavoro di codifica predittiva, vedere Informazioni sulla codifica predittiva in eDiscovery (Premium)
Consiglio
Se non si è cliente E5, usa la versione di valutazione delle soluzioni Microsoft Purview di 90 giorni per esplorare in che modo funzionalità aggiuntive di Purview possono aiutare l'organizzazione a gestire le esigenze di sicurezza e conformità dei dati. Iniziare ora dall'hub delle versioni di valutazione di Microsoft Purview. Informazioni dettagliate sui termini di registrazione e prova.
Prima di creare un modello
- Per creare un modello di codifica predittiva, in un set di revisione devono essere presenti almeno 2.000 elementi.
- Assicurarsi di eseguire il commit di tutte le raccolte nel set di revisione prima di creare un modello. Gli elementi aggiunti a un set di revisione dopo la creazione del modello non verranno elaborati e non verranno assegnati un punteggio di stima generato dal modello.
- Qualsiasi elemento nel set di revisione che non contiene testo non verrà elaborato dal modello o a cui verrà assegnato un punteggio di stima. Gli elementi con testo verranno inclusi nel set di controlli o in un set di training.
Creare un modello
Nota
Per un periodo di tempo limitato, questa esperienza classica di eDiscovery è disponibile anche nel nuovo portale di Microsoft Purview. Abilitare l'esperienza eDiscovery classica del portale di conformità nelle impostazioni dell'esperienza di eDiscovery (anteprima) per visualizzare l'esperienza classica nel nuovo portale di Microsoft Purview.
Nel Portale di conformità di Microsoft Purview aprire un caso di eDiscovery (Premium) e quindi selezionare la scheda Set di revisione.
Aprire un set di revisione e quindi selezionareAnalytics Manage predictive coding (anteprima).Open a review set and then select Analytics> Manage predictive coding (preview).
Nella pagina Modelli di codifica predittiva (anteprima) selezionare Nuovo modello.
Nella pagina a comparsa digitare un nome per il modello e una descrizione facoltativa.
Facoltativamente, è possibile configurare le impostazioni avanzate (selezionando Opzioni avanzate nella pagina a comparsa) correlate al livello di attendibilità e al margine di errore. Queste impostazioni influiscono sul numero di elementi inclusi nel set di controlli. Il set di controlli viene usato durante il processo di training per valutare i punteggi di stima assegnati dal modello agli elementi con l'etichettatura eseguita durante i turni di training. Se l'organizzazione ha linee guida sul livello di attendibilità e sul margine di errore per la revisione del documento, specificarle nelle caselle appropriate. In caso contrario, usare le impostazioni predefinite.
Selezionare Salva per creare il modello.
Il sistema deve preparare il modello in un paio di minuti. Una volta pronto, è possibile eseguire il primo turno di training.
Cosa accade dopo la creazione di un modello
Dopo aver creato un modello, durante la creazione e la preparazione del modello si verificano gli elementi seguenti in background:
- Il sistema calcola il numero di elementi per il set di controlli. Questa dimensione si basa sul numero di elementi nel set di revisione e sulle impostazioni per il livello di attendibilità e il margine di errore. Gli elementi per il set di controlli vengono selezionati in modo casuale e designati come elementi del set di controlli. Il sistema include 10 elementi del set di controlli nel primo turno di training.
- Il sistema seleziona in modo casuale 40 elementi dal set di revisione da includere nel set di training per il primo turno di training. Di conseguenza, il primo ciclo di training include 50 elementi per l'etichettatura: 40 elementi del set di training e 10 elementi del set di controlli.
Passaggi successivi
Dopo aver creato un modello per un set di revisione, il passaggio successivo consiste nell'eseguire cicli di training per "insegnare" al modello a identificare il contenuto rilevante per l'analisi. Per altre informazioni, vedere Eseguire il training di un modello di codifica predittiva.