Entrenar los experimentos

Última actualización: 2026-11-03

Entrenar modelos de aprendizaje automático (machine learning) significa alimentar de datos a algoritmos y permitirles aprender patrones que se dan en los datos. Tras el entrenamiento inicial en los datos, aprenderá mucho sobre los modelos a partir de las métricas generadas. Espere muchas iteraciones de refinamiento y reentrenamiento antes de tener un modelo que sea lo suficientemente bueno para implementar.

Requisitos y permisos

Si desea más información sobre los requisitos del usuario para trabajar con experimentos de ML, vea Trabajar con experimentos.

Ejecución de entrenamiento experimental

Haga lo siguiente:

1. Cree y configure un nuevo experimento o abra un experimento desde el Catálogo.

2. Haga clic en Ejecutar experimento para iniciar el entrenamiento.

   (Para las versiones siguientes, el botón mostrará Ejecución v2, Ejecución v3, etc.).

Cuando finaliza el entrenamiento, las métricas del modelo aparecen como disponibles. Ahora ya está listo para revisar y perfeccionar los modelos. Para más información, vea Revisar los modelos y Refinar los modelos.

Administrar las tareas de entrenamiento

Los administradores de espacios empresariales inquilinos pueden detener o cancelar los trabajos de entrenamiento de experimentos desde el centro de actividades Administración. Para más información, vea Administrar Qlik Predict.

Configurar notificaciones

Puede recibir notificaciones cuando se completa el entrenamiento de un solo modelo y cuando se completa el entrenamiento de todos los modelos en una versión experimental. Para más información, vea Configurar notificaciones en Qlik Predict.