# 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

# Почему формирование данных для обучения является самым сложным этапом внедрения машинного обучения?

Формирование данных для обучения является самым сложным этапом по нескольким причинам. Во-первых, данные необходимо накопить — если [организация](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/organization/) только внедряет ITSM-систему или новые [типы обращений](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/call-type/), исторических данных ещё нет и придётся ждать, пока наберётся достаточный объём. Во-вторых, данные должны быть качественными: соответствие между описанием [пользователя](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/user/) и [классификацией](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/classification/) должно быть проверено, а [ошибки](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/error/) — исключены, иначе алгоритм обучится на ошибочных данных и будет выдавать ошибочные [результаты](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/outcome/). В-третьих, после очистки данных от некачественных [записей](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/record/) ([обращения](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/call/) с переклассификациями, просрочками, множественными переназначениями, слишком краткими описаниями) конечная выборка может оказаться значительно меньше ожидаемой. В-четвёртых, не для всех типов обращений можно найти данные достаточного объёма и качества — некоторые типы обращений содержат сложно идентифицируемые фразы, специфичные для [бизнес-процесса](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/business-process/).Теги: AI, ML, LLM, ИИ, машинное обучение, ITSM, бизнес, ценность, бизнес-заказчик, обучение сотрудников, учебные курсы, тренинги, поддержка пользователей, Service Desk, Help Desk, управление запросами на обслуживание, управление релизами

Автор: Евгений Шилов

Рейтинг: 300

Дата последнего обновления: 23.10.2026

[Источник](https://cleverics.ru/digital/kb_articles_redirect/?id=12702)

## Ещё вопросы по этой теме

- [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/)
- [Какие требования предъявляются к качеству данных для обучения алгоритмов машинного обучения?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kakie-trebovaniya-predyavlyayutsya-k-kachestvu-dannykh-dlya-obucheniya-algoritmov-mashinnogo-obuchen/)
- [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/)
- [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/)
- [Какие риски и ограничения связаны с применением машинного обучения в IT-поддержке?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kakie-riski-i-ogranicheniya-svyazany-s-primeneniem-mashinnogo-obucheniya-v-it-podderzhke/)
- [С каких типов обращений рекомендуется начинать внедрение машинного обучения?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/s-kakikh-tipov-obrashcheniy-rekomenduetsya-nachinat-vnedrenie-mashinnogo-obucheniya/)
- [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/)
- [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/)
- [Какие выводы можно сделать о перспективах применения машинного обучения в IT-поддержке?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kakie-vyvody-mozhno-sdelat-o-perspektivakh-primeneniya-mashinnogo-obucheniya-v-it-podderzhke/)
- [Можно ли с помощью машинного обучения охватить весь каталог услуг и типов обращений?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/mozhno-li-s-pomoshchyu-mashinnogo-obucheniya-okhvatit-ves-katalog-uslug-i-tipov-obrashcheniy/)

## 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.
- [VAP: Управление уровнем ИТ-услуг и каталогом ИТ-услуг](https://edu.cleverics.ru/vap-slm?utm_source=knowledgebase&utm_medium=article&utm_content=banner&utm_term=VAP-SLM) — Учебный курс: интенсив с тренером. Разработка и совершенствование каталога, соглашений об уровне услуг (SLA), метрик качества услуг, включая расчёт доступности услуг
- [Altevics](https://cleverics.ru/solutions/altevics?utm_source=knowledgebase&utm_medium=article&utm_content=banner&utm_term=altevics) — Современная ITSM/ESM-система