Trabajar con experimentos

Cargue datos históricos en un experimento de aprendizaje automático y entrene un modelo para analizar y predecir un problema empresarial.

Puede crear y editar experimentos en espacios personales o compartidos.

Flujo de trabajo

Antes de crear un experimento de aprendizaje automático automatizado en Analítica de Qlik Cloud, debe tener una pregunta de aprendizaje automático bien definida y un conjunto de datos de entrenamiento adecuado disponible en Catalog. Para obtener más información, vea Definir las preguntas de aprendizaje automático y Cómo preparar su conjunto de datos para el entrenamiento.

Los siguientes pasos describen el flujo de trabajo de un experimento.

1. Cree su experimento

   Cree un nuevo experimento en Qlik Sense. Agréguelo a un espacio compartido si desea trabajar en colaboración.

   Crear experimentos

2. Configure su experimento

   Seleccione un objetivo para hacer predicciones y características que respalden la predicción.

   Configurar experimentos

3. Comience el entrenamiento

   Comience el entrenamiento de su primera versión experimental.

   Entrenar los experimentos

4. Refine el modelo

   Durante el entrenamiento, se aplican algoritmos de aprendizaje automático adecuados a los datos de entrenamiento y se generan métricas de rendimiento. Revise las métricas para ver cómo puede refinar el modelo.

   Revisar los modelos

   Ajuste parámetros como las características y los algoritmos y vuelva a entrenar nuevas versiones del experimento hasta que tenga un buen modelo.

   Perfeccionamiento de los modelos

5. Implemente el modelo

   Cuando tenga un buen modelo es hora de implementarlo y comenzar a hacer predicciones.

   Trabajar con implementaciones de ML

Requisitos y permisos