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Navegar por la interfaz de implementación de ML

Cuando abra su implementación de ML, podrá realizar actividades de gestión y supervisión, y utilizarla para crear predicciones sobre conjuntos de datos.

Abra una implementación de ML desde el catálogo. Existen opciones de navegación para lo siguiente:

Vista general de la implementación

La Vista general de la implementación muestra las características utilizadas en el entrenamiento del modelo y los detalles para la implementación.

Visión general de la implementación de ML

Panel de vista general del modelo.

Si el modelo predeterminado en la implementación está inactivo, se le notificará en un banner en la parte superior de la pantalla. Si dispone de los permisos correctos, puede activar el modelo haciendo clic en Activar modelo. Para más información, vea:

Modelos implementables

El panel Modelos implementables es donde puede administrar los alias de los modelos y configurar qué modelos se utilizarán para las predicciones.

Para más información, vea Utilizar varios modelos en su implementación de ML.

El panel Modelos implementables en Qlik Predict

El panel "Modelos implementables" en la interfaz de implementación de ML de [[[Undefined variable CommonComponents.AutoML]]]

Predicciones por lotes

En Predicciones por lotes, puede administrar y ejecutar las predicciones por lotes utilizando la implementación de ML. Haga clic en Crear predicción para crear una configuración de predicciones, a partir de la cual ejecutará predicciones por lotes. Puede tener varias configuraciones de predicciones para una implementación de ML.

Puede utilizar el menú Acciones Menú de tres puntos de la tabla para:

  • Ver y editar los detalles de las configuraciones de predicciones

  • Ejecutar predicciones a partir de configuraciones existentes

  • Editar y eliminar configuraciones

  • Crear, editar y eliminar programas de predicción para una configuración existente

Predicciones por lotes con una vista general y el menú Acciones ampliado

Panel de predicciones de conjuntos de datos.

Si selecciona Editar configuración de la predicción, se abre el panel Configuración de la predicción.

Predicciones por lotes con un panel lateral para la configuración de predicciones

Menú de configuración de las predicciones y esquemas de conjuntos de datos al crear predicciones.

Predicciones en tiempo real

El panel Predicciones en tiempo real le da acceso al punto de conexión de las predicciones en tiempo real de la API Machine Learning. Si el modelo predeterminado en la implementación de ML está activado para realizar predicciones, este panel estará visible.

Para obtener información sobre la creación de predicciones en tiempo real, consulte Crear predicciones en tiempo real.

Nota informativa

La API de predicciones en tiempo real queda obsoleta y se sustituye por el punto de conexión de predicciones en tiempo real de la API Machine Learning. La funcionalidad en sí no se quedará obsoleta. Para futuras predicciones en tiempo real, utilice el punto de conexión para predicciones en tiempo real de la API Machine Learning.

Panel de predicciones en tiempo real

El panel de predicciones en tiempo real.

Seguimiento de las operaciones

En el panel Seguimiento de las operaciones, puede supervisar la información de uso de la implementación de ML. Puede ver detalles sobre cómo se está utilizando la implementación de ML, por ej. cuántos eventos de predicción tienen éxito o han fallado, y cómo se activan los eventos de predicción.

Para más información, vea Supervisar las operaciones del modelo implementado.

El panel de Seguimiento de las operaciones en la implementación de ML

Análisis integrado que muestra el análisis de las operaciones en una implementación de ML

Control de la deriva de datos

En Control de la deriva de datos, puede supervisar la desviación o deriva de datos de una implementación de ML.

Con el control de la deriva de datos puede evaluar los cambios en la distribución de las características en el modelo de origen. Cuando se observa una deriva significativa, se recomienda volver a entrenar o configurar el modelo para tener en cuenta los datos más recientes, que pueden indicar nuevos patrones en las tendencias de los datos.

Para más información, vea Controlar la deriva de los datos en los modelos implementados.

El panel Control de la deriva de datos en la implementación de ML

Análisis integrado de datos de deriva para una implementación de ML

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