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.
Requisitos y permisos
Para trabajar con experimentos de ML, debe tener lo siguiente:
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Derechos de usuario total o profesional
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El rol de Automl Experiment Contributor (para ver experimentos de ML, también puede tener el rol de Automl Deployment Contributor en su lugar)
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Permisos requeridos en el espacio donde se ubican los experimentos. En un espacio compartido, necesita los permisos Puede editar o superiores. No puede crear experimentos en un espacio administrado.
Para más información, vea:
Flujo de trabajo
Antes de crear un experimento de aprendizaje automático automatizado en Qlik Cloud Analítica, 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.
- Cree su experimento
Cree un nuevo experimento en Qlik Sense. Agréguelo a un espacio compartido si desea trabajar en colaboración.
- Configure su experimento
Seleccione un objetivo para hacer predicciones y características que respalden la predicción.
- Comience el entrenamiento
Comience el entrenamiento de su primera versión experimental.
- 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.
Ajuste parámetros como las características y los algoritmos y vuelva a entrenar nuevas versiones del experimento hasta que tenga un buen modelo.
- Implemente el modelo
Cuando tenga un buen modelo es hora de implementarlo y comenzar a hacer predicciones.