# Бесплатная экспертная база знаний по управлению ИТ

Никакого пересказа ITIL, COBIT, ISO 20000, PRINCE2, TOGAF и прочего. Только сведения от консультантов и тренеров Cleverics. Включает ответы на **несколько тысяч вопросов** из **сотен источников**, а также детальный глоссарий с примерами, объяснениями и нюансами

# Какие требования предъявляются к качеству данных для обучения алгоритмов машинного обучения?

К данным для обучения предъявляются три основных требования. Первое — данные должны существовать в достаточном объёме: необходимо накопить определённое количество [обращений](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/call/), причём количество зависит от разнообразия формулировок [пользователей](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/user/) — чем больше вариаций описания одной ситуации, тем больше данных нужно. Второе — данные должны быть качественными: соответствие между описанием пользователя и назначенной [классификацией](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/classification/) должно быть корректным. Для [обеспечения качества](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/quality-assurance/) необходим [контроль](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/control/): проверка классификации при закрытии обращения, привязка статей [базы знаний](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/knowledge-base-/), фиксация фактов переклассификации. Третье — данные должны быть актуальными: при [изменении](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/change/) классификаторов, [каталога услуг](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/service-catalogue/) или переходе на новую ITSM-систему необходимо выполнять маппинг старых данных на новые классификаторы, чтобы не терять накопленный объём.Теги: AI, ML, LLM, ИИ, машинное обучение, ITSM, обучение сотрудников, учебные курсы, тренинги, общие вопросы менеджмента, поддержка пользователей, Service Desk, Help Desk, управление запросами на обслуживание, управление знаниями, управление каталогом ИТ-услуг

Автор: Евгений Шилов

Рейтинг: 294

Дата последнего обновления: 23.10.2026

[Источник](https://cleverics.ru/digital/kb_articles_redirect/?id=12703)

## Ещё вопросы по этой теме

- [Как обеспечить качество данных для обучения моделей машинного обучения в ITSM?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-obespechit-kachestvo-dannykh-dlya-obucheniya-modeley-mashinnogo-obucheniya-v-itsm/)
- [Как обеспечить качество данных для обучения, если в ITSM-системе накоплен большой массив обращений?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-obespechit-kachestvo-dannykh-dlya-obucheniya-esli-v-itsm-sisteme-nakoplen-bolshoy-massiv-obrashc/)
- [Почему формирование данных для обучения является самым сложным этапом внедрения машинного обучения?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/pochemu-formirovanie-dannykh-dlya-obucheniya-yavlyaetsya-samym-slozhnym-etapom-vnedreniya-mashinnogo/)
- [Какие изменения в процессе IT-поддержки могут потребоваться для внедрения машинного обучения?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kakie-izmeneniya-v-protsesse-it-podderzhki-mogut-potrebovatsya-dlya-vnedreniya-mashinnogo-obucheniya/)
- [Существует ли минимальный порог количества данных для эффективного обучения алгоритмов машинного обучения?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/sushchestvuet-li-minimalnyy-porog-kolichestva-dannykh-dlya-effektivnogo-obucheniya-algoritmov-mashin/)
- [Почему наличие качественных исторических данных критично для успешного применения машинного обучения в ITSM?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/pochemu-nalichie-kachestvennykh-istoricheskikh-dannykh-kritichno-dlya-uspeshnogo-primeneniya-mashinn/)
- [Каковы основные шаги внедрения машинного обучения в процесс IT-поддержки?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kakovy-osnovnye-shagi-vnedreniya-mashinnogo-obucheniya-v-protsess-it-podderzhki/)
- [Какие три критерия определяют пригодность задачи для применения искусственного интеллекта в ITSM?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kakie-tri-kriteriya-opredelyayut-prigodnost-zadachi-dlya-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-v-its/)
- [Что представляет собой массив данных для обучения алгоритмов машинного обучения в IT-поддержке?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/chto-predstavlyaet-soboy-massiv-dannykh-dlya-obucheniya-algoritmov-mashinnogo-obucheniya-v-it-podder/)
- [С каких типов обращений рекомендуется начинать внедрение машинного обучения?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/s-kakikh-tipov-obrashcheniy-rekomenduetsya-nachinat-vnedrenie-mashinnogo-obucheniya/)

## Рекомендуемые продукты по этой теме

- [VAP: Управление поддержкой ИТ-услуг](https://edu.cleverics.ru/vap-support?utm_source=knowledgebase&utm_medium=article&utm_content=banner&utm_term=VAP-SUPPORT) — Учебный курс: интенсив с тренером. Строим эффективную ИТ-поддержку. Оптимизируем существующую.
- [ITSM. Основы управления ИТ-услугами](https://edu.cleverics.ru/itsm-foundation?utm_source=knowledgebase&utm_medium=article&utm_content=banner&utm_term=ITFO4) — Учебный курс: интенсив с тренером. Самый популярный тренинг по управлению ИТ
- [Altevics](https://cleverics.ru/solutions/altevics?utm_source=knowledgebase&utm_medium=article&utm_content=banner&utm_term=altevics) — Современная ITSM/ESM-система