# Formation d'expérimentations

La formation de modèles d'apprentissage automatique consiste à fournir des données à des algorithmes et à les laisser apprendre/assimiler les patterns des données. Après l'apprentissage initial sur les données, vous en saurez beaucoup plus sur les modèles en examinant les métriques générées. Attendez-vous à de nombreuses itérations d'affinement et de réapprentissage avant qu'un modèle soit suffisamment bon pour pouvoir être déployé.

## Conditions requises et autorisations

Pour en savoir plus sur les conditions requises de la part des utilisateurs pour pouvoir utiliser des expérimentations ML, voir [Utilisation d'expérimentations](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm).

## Exécution de l'apprentissage d'une expérimentation

Procédez comme suit :

1. Créez et configurez une nouvelle expérimentation ou ouvrez une expérimentation depuis le catalogue.

2. Cliquez sur Exécuter l'expérimentation pour démarrer l'apprentissage.

   (Pour les versions suivantes, le bouton indiquera Exécuter v2, Exécuter v3, etc.)

Une fois l'apprentissage terminé, les métriques du modèle deviennent disponibles. Maintenant, vous êtes prêt à examiner et affiner les modèles. Pour plus d'informations, consultez [Examen des modèles](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/reviewing-experiments.htm) et [Affinement des modèles](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/refining-models.htm).

## Gestion des tâches d'apprentissage

Les administrateurs de clients peuvent arrêter ou annuler des tâches d'apprentissage d'expérimentation depuis le centre d'activités Administration. Pour plus d'informations, consultez [Administration de Qlik Predict](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm).

## Configuration des notifications

Vous pouvez recevoir des notifications à la fin de l'apprentissage d'un seul modèle ou de tous les modèles d'une version d'expérimentation. Pour plus d'informations, consultez [Configuration des notifications pour Qlik Predict](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automl-customize-experience.htm#Configur).

## Gestion des versions d'expérimentation en échec

Si une version échoue pendant l'apprentissage, elle est répertoriée dans le tableau Versions en échec de l'onglet Modèles. Vous pouvez :

* Consultez les détails des erreurs pour comprendre pourquoi l'apprentissage a échoué.

* Supprimez la version en échec de la liste.

Pour plus d'informations, consultez [Affichage des versions en échec](https://help.qlik.com/fr-FR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-quick.htm#ViewingFailed).