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Arbeiten mit ML-Vorhersagen

Nachdem Sie Ihr Modell für maschinelles Lernen bereitgestellt haben, können Sie es zum Treffen von Vorhersagen verwenden. Diese Vorhersagen können verwendet werden, um effizientere und besser informierte Entscheidungen gestützt auf Ihre Daten zu treffen.

Sie können ML-Bereitstellungen in persönlichen oder freigegebenen Bereichen erstellen und bearbeiten und Vorhersagen treffen. Sie können ML-Bereitstellungen auch in verwalteten Bereichen veröffentlichen und Vorhersagen treffen. Der Zugriff auf ML-Bereitstellungen wird über den Bereich gesteuert. Weitere Informationen zu Bereichen finden Sie unter Arbeiten in Bereichen.

ML-Bereitstellungen können in persönlichen, freigegebenen und verwalteten Bereichen erstellt werden. In einer ML-Bereitstellung generierte Vorhersagedaten können in einem persönlichen, freigegebenen oder verwalteten Bereich gespeichert werden.

Workflow

Die folgenden Schritte sind ein Beispiel für die Arbeit mit ML-Bereitstellungen und Vorhersagen.

  1. Modell bereitstellen

    Stellen Sie das Modell bereit, das Sie für Vorhersagen verwenden möchten.

    Bereitstellen von Modellen

  2. Vorhersagen erstellen

    Erstellen Sie manuelle oder geplante Vorhersagen anhand von Datensätzen oder verwenden Sie die Vorhersage-API.

    Erstellen von Vorhersagen in Datensätzen

  3. Modellgenehmigung veranlassen

    Bevor Sie mit Ihrer ML-Bereitstellung Vorhersagen generieren können, muss das Quellmodell dafür aktiviert werden. Die Modellgenehmigung kann von Benutzern und Administratoren mit bestimmten Berechtigungen durchgeführt werden.

    Genehmigen von bereitgestellten Modellen

  4. Die prädiktiven Einblicke visualisieren

    Laden Sie die generierten Vorhersagedaten in eine App und erstellen Sie Visualisierungen.

    Visualisieren von SHAP-Werten in Qlik Sense-Apps

  5. Daten mit Was-wäre-wenn-Szenarien untersuchen

    Integrieren Sie die Vorhersage-API in eine App, um Vorhersagen in Echtzeit zu treffen. Auf diese Weise können Sie Was-wäre-wenn-Szenarien ausprobieren, indem Sie Featurewerte ändern und vorhergesagte Ergebnisse für die neuen Werte erhalten. Der Datensatz wird über die API an die ML-Bereitstellung übergeben, und die Antwort wird in Echtzeit erhalten. Beispiel: Wie würde sich das Risiko der Kundenabwanderung ändern, wenn wir den Plantyp ändern oder die Grundgebühr erhöhen?

  6. Maßnahmen ergreifen

    Analysieren Sie die prädiktiven Einblicke und Szenarien, um herauszufinden, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten. Qlik Application Automation unterstützt Sie beim Automatisieren der Maßnahmen und stellt spezifische Vorlagen für Anwendungsfälle mit maschinellem Lernen bereit. Weitere Informationen zu Automatisierungen finden Sie unter Qlik Application Automation (nur auf Englisch).

Anforderungen und Berechtigungen

In diesem Abschnitt sind die Benutzeranforderungen für die Arbeit mit ML-Bereitstellungen sowie die damit möglichen Vorhersagen aufgeführt.

ML-Bereitstellungen

Für die Arbeit mit ML-Bereitstellungen benötigen Sie:

  • Professional- oder Full User-Berechtigung

  • ML-Bereitstellungen anzeigen und erstellen: Sicherheitsrolle Automl Deployment Contributor oder Automl Experiment Contributor

  • ML-Bereitstellungen bearbeiten und löschen: Sicherheitsrolle Automl Deployment Contributor

  • Die erforderliche Rolle in dem Bereich, in dem sich die ML-Bereitstellung befindet.

Weitere Informationen finden Sie unter:

Vorhersagen

Zum Erstellen, Bearbeiten und Löschen von Vorhersagekonfigurationen benötigen Sie:

  • Professional- oder Full User-Berechtigung

  • Sicherheitsrolle Automl Deployment Contributor

  • Die erforderliche Rolle in dem Bereich, in dem sich die ML-Bereitstellung befindet.

Vorhersagen können als Stapelvorhersagen (aus einer Vorhersagekonfiguration) oder Vorhersagen in Echtzeit ausgeführt werden. Sie können auch den Qlik AutoML Konnektor verwenden, um Vorhersagen auszuführen.

Um Vorhersagen mit einer dieser Methoden auszuführen, benötigen Sie:

  • Sicherheitsrolle Automl Deployment Contributor

  • Die erforderliche Rolle in dem Bereich, in dem sich die ML-Bereitstellung befindet:

    • Freigegebene Bereiche: Benutzer mit Professional- oder Full User-Berechtigung benötigen die Rolle Besitzer, Kann verwalten, Kann bearbeiten oder Kann Daten nutzen im Bereich. Benutzer mit Analyzer-Berechtigung benötigen die Rolle Besitzer oder Kann Daten nutzen im Bereich.

    • Verwaltete Bereiche: Benutzer mit Professional- oder Full User-Berechtigung benötigen die Rolle Besitzer, Kann verwalten oder Kann Daten nutzen im Bereich. Benutzer mit Analyzer-Berechtigung benötigen die Rolle Besitzer oder Kann Daten nutzen im Bereich.

  • Für geplante Vorhersagen, die über die AutoML-Benutzeroberfläche konfiguriert werden, gelten auch Anforderungen für den Besitzer der Vorhersagekonfiguration. Siehe: Besitzer der Prognosekonfiguration

Über die Qlik AutoML-Benutzeroberfläche erstellte Vorhersagen werden als Datensätze erstellt. Daher gelten die Anforderungen für die Arbeit mit Datenquellen in Qlik Cloud auch für die Arbeit mit dieser Vorhersageausgabe (z. B. deren Verwendung in einer Qlik Sense App). Sie müssen die Rolle Private Analytics Content Creator haben, um Datensätze in Ihrem persönlichen Bereich zu erstellen.

Weitere Informationen finden Sie unter:

Modellgenehmigung

Um das als Quelle bereitgestellte Modell für eine ML-Bereitstellung zu aktivieren und zu deaktivieren, benötigen Sie bestimmte Berechtigungen. Diese Berechtigungen sind unterschiedlich, je nachdem, ob Sie diese Aktionen als Benutzer oder als Administrator durchführen. Weitere Informationen finden Sie unter:

Weitere Informationen

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