Arbeiten mit Experimenten

Laden Sie Verlaufsdaten in ein Experiment für automatisiertes maschinelles Lernen und trainieren Sie ein Modell, um eine geschäftliche Aufgabe zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

Sie können Experimente in persönlichen oder freigegebenen Bereichen erstellen und bearbeiten.

Anforderungen und Berechtigungen

Workflow

Bevor Sie ein Experiment für automatisiertes maschinelles Lernen in Qlik Cloud Analytics erstellen können, benötigen Sie eine gut definierte Frage für maschinelles Lernen, und ein geeigneter Trainingsdatensatz muss im Katalog vorhanden sein. Weitere Informationen finden Sie unter Definieren von Fragen für maschinelles Lernen und Vorbereiten Ihres Datensatzes für das Training.

Die folgenden Schritte beschreiben einen Experiment-Workflow.

1. Experiment erstellen

   Erstellen Sie ein neues Experiment in Qlik Sense. Fügen Sie es zu einem freigegebenen Bereich hinzu, wenn Sie gemeinsam mit anderen Benutzern daran arbeiten möchten.

   Erstellen von Experimenten

2. Experiment konfigurieren

   Wählen Sie ein Ziel aus, für das Sie Vorhersagen treffen möchten, sowie Features zum Unterstützen der Vorhersage.

   Konfigurieren von Experimenten

3. Training beginnen

   Beginnen Sie mit dem Training Ihrer ersten Experimentversion.

   Trainieren von Experimenten

4. Modell verfeinern

   Während des Trainings werden geeignete Algorithmen für maschinelles Lernen auf die Trainingsdaten angewendet, und es werden Leistungsmetriken erstellt. Prüfen Sie die Metriken, um zu sehen, wie Sie das Modell verfeinern können.

   Überprüfen der Modelle

   Passen Sie Parameter wie Features und Algorithmen an und trainieren Sie neue Versionen des Experiments erneut, bis Sie ein gutes Modell erhalten haben.

   Verfeinern von Modellen

5. Modell bereitstellen

   Wenn Sie ein gutes Modell haben, können Sie es bereitstellen und mit den Vorhersagen beginnen.

   Arbeiten mit ML-Bereitstellungen