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 Machine Learning automatizado en Analítica de Qlik Cloud, debe tener una pregunta de aprendizaje automático (machine Learning) bien definida y un conjunto de datos de entrenamiento adecuado disponible en el Catálogo. 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. Revisar los modelos recomendados

   Revise cómo ha ido el entrenamiento de los modelos y evalúe los modelos que se le han recomendado. Utilice las herramientas integradas para analizar los resúmenes de entrenamiento y la analítica integrada, que ofrecen información a nivel de experimento, versión y modelo.

   Revisar los modelos

   Si se necesita un mayor refinamiento, puede configurar versiones posteriores del experimento. 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. Implementar el modelo

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

   Trabajar con implementaciones de ML

Requisitos y permisos

Para obtener información sobre los roles de espacio necesarios para trabajar con experimentos de ML en espacios compartidos, consulte:

• Permisos en espacios compartidos para usuarios con Derecho Profesional o Full User

• Permisos de administrador en un espacio compartido

Si es usted administrador, consulte Quién puede trabajar con Qlik Predict para obtener una vista general de los permisos de usuario necesarios para trabajar con experimentos de ML.