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Achtung
Microsoft hat alle klassischen eDiscovery-Erfahrungen am 31. August 2025 eingestellt. Diese Einstellung umfasst die klassische Inhaltssuche, klassische eDiscovery (Standard) und klassische eDiscovery (Premium).
Die Anleitung in diesem Artikel gilt nur für Organisationen, die in Microsoft 365 gehostet werden, die von 21Vianet (China) betrieben werden. Wenn Ihre organization nicht von 21Vianet gehostet wird, verwenden Sie die Anleitung für die neue eDiscovery-Benutzeroberfläche im Microsoft Purview-Portal.
Der erste Schritt bei der Verwendung der Machine Learning-Funktionen von Predictive Coding in eDiscovery (Premium) besteht darin, ein Vorhersagecodierungsmodell zu erstellen. Nachdem Sie ein Modell erstellt haben, können Sie es trainieren, um die relevanten und nicht relevanten Inhalte in einem Überprüfungssatz zu identifizieren.
Informationen zum Workflow für die Vorhersagecodierung finden Sie unter Informationen zur Vorhersagecodierung in eDiscovery (Premium).
Vor dem Erstellen eines Modells
- Ein Überprüfungssatz muss mindestens 2.000 Elemente enthalten, um ein Vorhersagecodierungsmodell zu erstellen.
- Stellen Sie sicher, dass Sie alle Sammlungen in den Überprüfungssatz committen, bevor Sie ein Modell erstellen. Elemente, die einem Überprüfungssatz hinzugefügt werden, nachdem das Modell erstellt wurde, werden nicht verarbeitet und einer vom Modell generierten Vorhersagebewertung zugewiesen.
- Alle Elemente im Überprüfungssatz, die keinen Text enthalten, werden nicht vom Modell verarbeitet oder einem Vorhersageergebnis zugewiesen. Elemente mit Text werden im Steuerelementsatz oder in einem Trainingssatz enthalten.
Ein Modell erstellen
Öffnen Sie im Microsoft Purview-Portal einen eDiscovery (Premium)-Fall, und wählen Sie dann die Registerkarte Überprüfungssätze aus.
Öffnen Sie einen Überprüfungssatz, und wählen Sie dann Analytics>Predictive Coding (Vorschau) verwalten aus.
Wählen Sie auf der Seite Vorhersagecodierungsmodelle (Vorschau)die Option Neues Modell aus.
Geben Sie auf der Flyoutseite einen Namen für das Modell und eine optionale Beschreibung ein.
Optional können Sie erweiterte Einstellungen konfigurieren (indem Sie auf der Flyoutseite Erweiterte Optionen auswählen), die sich auf das Konfidenzniveau und den Fehlerrand beziehen. Diese Einstellungen wirken sich auf die Anzahl der elemente aus, die im Steuerelementsatz enthalten sind. Das Steuerelement wird während des Trainingsprozesses verwendet, um die Vorhersageergebnisse auszuwerten, die das Modell Elementen mit der Bezeichnung zuweist, die Sie während der Trainingsrunden ausführen. Wenn Ihr organization Richtlinien zum Konfidenzniveau und zur Fehlerspanne für die Dokumentüberprüfung enthält, geben Sie diese in den entsprechenden Feldern an. Verwenden Sie andernfalls die Standardeinstellungen.
Wählen Sie Speichern aus, um das Modell zu erstellen.
Es dauert einige Minuten, bis das System Ihr Modell vorbereitet hat. Nachdem sie bereit ist, können Sie die erste Trainingsrunde durchführen.
Was geschieht, nachdem Sie ein Modell erstellt haben?
Nachdem Sie ein Modell erstellt haben, geschieht folgendes im Hintergrund während der Erstellung und Vorbereitung des Modells:
- Das System berechnet die Anzahl der Elemente für den Steuerelementsatz. Diese Größe basiert auf der Anzahl der Elemente im Überprüfungssatz und den Einstellungen für das Konfidenzniveau und den Fehlerrand. Elemente für den Steuerelementsatz werden nach dem Zufallsprinzip ausgewählt und als Steuerelementsatzelemente festgelegt. Das System enthält 10 Elemente aus dem Kontrollsatz in der ersten Trainingsrunde.
- Das System wählt zufällig 40 Elemente aus dem Überprüfungssatz aus, die in den Trainingssatz für die erste Trainingsrunde einbezogen werden sollen. Daher umfasst die erste Trainingsrunde 50 Elemente für die Bezeichnung: 40 Elemente aus dem Trainingssatz und 10 Elemente aus dem Kontrollsatz.
Nächste Schritte
Nachdem Sie ein Modell für einen Überprüfungssatz erstellt haben, besteht der nächste Schritt darin, Trainingsrunden durchzuführen, um dem Modell die Identifizierung von Inhalten beizubringen, die für Ihre Untersuchung relevant sind. Weitere Informationen finden Sie unter Trainieren eines Vorhersagecodierungsmodells.