Перейти к основному содержимому Перейти к дополнительному содержимому

Работа с экспериментами

Загрузите исторические данные в автоматизированный эксперимент машинного обучения и обучите модель анализировать и прогнозировать решения бизнес-задач.

Можно создавать эксперименты в личных или общих пространствах.

Требования и разрешения

Для работы с экспериментами машинного обучения необходимо следующее:

  • Право пользователя «Профессионал» или Full User

  • Роль Automl Experiment Contributor (для просмотра экспериментов также можно использовать роль Automl Deployment Contributor)

  • Необходимые разрешения в пространстве, где находятся развертывания машинного обучения. В управляемом пространстве нельзя создавать эксперименты.

Для получения дополнительной информации см.:

Рабочий процесс

Перед тем как создать автоматизированный эксперимент машинного обучения в Аналитика Qlik Cloud, вам нужно четко сформулировать задачу машинного обучения и подготовить подходящий набор данных для обучения из каталога. Для получения дополнительной информации см. разделы Формулирование задач машинного обучения и Подготовка набора данных для обучения.

Следующие шаги описывают процесс проведения эксперимента.

  1. Создание эксперимента

    Создайте новый эксперимент в Qlik Sense. Добавьте его в общее пространство, если вы хотите работать совместно с другими пользователями.

    Создание экспериментов

  2. Настройка эксперимента

    Выберите цель для прогнозирования и признаки, на основе которых будет выполняться прогнозирование.

    Настройка экспериментов

  3. Запуск обучения

    Запустите обучение первой версии эксперимента.

    Обучение экспериментов

  4. Уточнение модели

    Во время обучения к данным для обучения применяются подходящие алгоритмы машинного обучения, а также генерируются метрики для оценки эффективности модели. Проанализируйте метрики, чтобы понять, как можно уточнить модель.

    Анализ моделей

    Внесите необходимые изменения в такие параметры, как признаки и алгоритмы, и повторно запустите обучение новой версии эксперимента. Выполняйте эти действия до тех пор, пока не будет получена хорошая модель.

    Уточнение моделей

  5. Развертывание модели

    Как только у вас получится хорошая модель, разверните ее и приступайте к прогнозированию.

    Работа с развертываниями машинного обучения

Подробнее

Помогла ли вам эта страница?

Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице и с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом, чтобы мы смогли ее исправить!