# Navigation dans l'interface d'expérimentation L'interface à onglets vous permet de parcourir chaque étape de l'apprentissage du modèle. Utilisez les onglets et le panneau de configuration de l'expérimentation pour effectuer l'apprentissage de votre modèle et l'optimiser. ## Barre d'outils Utilisez la barre d'outils pour passer d'un onglet à un autre dans l'interface. Dans la barre d'outils, vous pouvez également effectuer les opérations suivantes : * Suivant l'onglet dans lequel vous vous trouvez, vous pouvez passer d'un modèle ayant fait l'objet d'un apprentissage à un autre. * Cliquez sur the Afficher la configuration icon pour configurer davantage l'apprentissage, examiner la version actuelle ou démarrer une nouvelle version. Barre d'outils dans une expérimentation ML Barre d'outils dans une expérimentation ML Barre d'outils dans une expérimentation ML ![Barre d'outils dans une expérimentation ML](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_gen_automl-experiment-toolbar.png) ## Configuration et Données d'apprentissage Cet onglet vous permet de gérer les données d'expérimentation. Lorsque vous créez une expérimentation, Configuration est le seul onglet affiché. À mesure que l'apprentissage progresse, l'onglet est renommé Données d'apprentissage et vous pouvez passer à d'autres onglets pour l'analyse du modèle. Dans cet onglet, vous pouvez effectuer les opérations suivantes : * Sélectionnez une cible avant d'effectuer l'apprentissage de la première version. * Ajoutez ou retirez des caractéristiques. * Affichez les informations analytiques et les statistiques du jeu de données de caractéristiques et examinez les avertissements de qualité des données. * Sélectionnez un nouveau jeu de données d'apprentissage. * Configurez la détection de biais. Passez de la the Vue Schéma icon à la the Vue Données icon et inversement pour obtenir différentes représentations du jeu de données d'apprentissage. Onglet Configuration dans une expérimentation ML. Après l'apprentissage, cet onglet est renommé Données d'apprentissage. Onglet Configuration dans une expérimentation ML. Après l'apprentissage, cet onglet est renommé Données d'apprentissage. Onglet ConfigurationConfiguration dans une expérimentation ML. Après l'apprentissage, cet onglet est renommé Données d'apprentissageDonnées d'apprentissage. ![Onglet Données dans une expérimentation ML avant l'exécution par l'utilisateur d'une version de l'apprentissage](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-gen-automl-experiment-data-tab.png) ## Modèles Dans l'onglet Modèles, effectuez une analyse rapide des résultats d'apprentissage et explorez les modèles recommandés. Cet onglet vous aide à comparer les principales métriques de chaque modèle et à évaluer différents cas d'utilisation prédictifs. Pour effectuer une analyse plus détaillée des modèles, vous pouvez passer aux onglets Comparer et Analyser. Sélectionnez un modèle dans le tableau Métriques des modèles ou dans les recommandations au-dessus du tableau. Vous pouvez afficher les détails suivants : * Scores de performances. * Résumé de l'apprentissage du modèle (disponible avec l'optimisation de modèle intelligente). * Visualisations Importance des caractéristiques. * Autres visualisations spécifiques au type d'expérimentation. * Résultats de la détection de biais. Pour plus d'informations, consultez [Réalisation d'une analyse de modèle rapide](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-quick.htm). Onglet Modèles dans une expérimentation ML dont l'apprentissage a été effectué avec l'optimisation de modèle intelligente Onglet Modèles dans une expérimentation ML dont l'apprentissage a été effectué avec l'optimisation de modèle intelligente Onglet ModèlesModèles dans une expérimentation ML dont l'apprentissage a été effectué avec l'optimisation de modèle intelligente ![Onglet Modèles dans une expérimentation ML montrant le résumé, les principales métriques de modèle et des visualisations automatiquement générées](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-ml-exp-models.png) ## Comparer Comparez vos modèles dans le détail à l'aide d'analytiques intégrées. Effectuez des sélections et personnalisez les données du tableau de bord pour découvrir des informations sur les performances du modèle. Dans l'onglet Comparer, vous pouvez effectuer les opérations suivantes : * Accédez à l'ensemble des métriques et hyperparamètres des modèles disponibles. * Comparez les métriques d'apprentissage et de rétention de l'ensemble des modèles. Pour plus d'informations, consultez [Comparaison des modèles](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-compare.htm). Onglet Comparer dans une expérimentation ML Onglet Comparer dans une expérimentation ML Onglet ComparerComparer dans une expérimentation ML ![Analyse de modèles comparative dans une expérimentation ML](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_gen-experiment-model-comparison.png) ## Analyse Approfondissez avec l'analyse intégrée de chaque modèle dont vous effectuez l'apprentissage. Dans l'onglet Analyser, vous pouvez effectuer les opérations suivantes : * Analysez davantage l'exactitude des prédictions. * Évaluez l'importance des caractéristiques à un niveau granulaire. * Affichez la distribution des données des caractéristiques. * Affichez des informations détaillées sur les résultats de la détection de biais. Pour plus d'informations sur l'analyse de modèle détaillée, consultez [Réalisation d'une analyse de modèle détaillée](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-detailed.htm). Onglet Analyser dans une expérimentation ML Onglet Analyser dans une expérimentation ML Onglet AnalyserAnalyser dans une expérimentation ML ![Onglet Analyser dans une expérimentation ML affichant l'exactitude des prédictions et l'importance des caractéristiques](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_experiment_model-details-overview.png) ## Panneau Configuration de l'expérimentation Utilisez ce panneau pour configurer les paramètres d'expérimentation. Le panneau Configuration de l'expérimentation s'ouvre par défaut dans de nouvelles expérimentations. Après avoir exécuté une version, cliquez sur the Afficher la configuration icon pour ouvrir le panneau. Avec le panneau Configuration de l'expérimentation, vous pouvez effectuer les opérations suivantes : * Sélectionner une cible et un type d'expérimentation * Définir un nom de version * Ajouter ou retirer des caractéristiques * Configurer une nouvelle version de l'expérimentation * Afficher le type de modèle faisant l'objet de l'apprentissage * Sélectionner pour modifier ou actualiser le jeu de données d'apprentissage * Ajouter ou retirer des algorithmes * Modifier les paramètres d'optimisation du modèle * Pour les modèles de série temporelle, définir les paramètres de projection * Configurer la détection de biais Panneau de configuration de l'expérimentation Panneau de configuration de l'expérimentation Panneau de configuration de l'expérimentation ![Panneau Configuration de l'expérimentation avec la cible sélectionnée, le type d'expérimentation et la sélection de caractéristiques par défaut](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial-exp-configuration.png)