Utilisation d'expérimentations
Chargez des données historiques dans une expérimentation d'apprentissage machine automatisé et formez un modèle à analyser et à prédire un problème métier.
Les utilisateurs titulaires d'une affectation d'utilisateur Professionnel peuvent créer et éditer des expérimentations dans des espaces personnels ou partagés. L'accès aux expérimentations est contrôlé via l'espace. Pour plus d'informations sur les espaces, voir Utilisation des espaces.
Avant de créer une expérimentation d'apprentissage machine automatisé dans Qlik Cloud, vous devez bien définir la question d'apprentissage machine et disposer d'un ensemble de données d'apprentissage approprié dans Catalogue. Pour plus d'informations, voir Définition de questions d'apprentissage machine et Préparation de votre ensemble de données à l'apprentissage.
Les étapes suivantes décrivent le flux de travail d'une expérimentation.
- Créez votre expérimentation
Créez une nouvelle expérimentation dans Qlik Sense. Ajoutez-la à un espace partagé, si vous souhaitez l'utiliser en collaboration avec d'autres utilisateurs.
- Configurez votre expérimentation
Sélectionnez une cible pour laquelle effectuer des prédictions et des caractéristiques pour appuyer la prédiction.
- Démarrez l’apprentissage
Démarrez l'apprentissage de votre première version d'expérimentation.
- Affinez le modèle
Lors de la formation, des algorithmes d'apprentissage machine appropriés sont appliqués aux données d'apprentissage et des métriques de performances sont générées. Examinez les métriques pour voir comment affiner le modèle.
Ajustez les paramètres tels que les caractéristiques et les algorithmes et formez de nouveau de nouvelles versions de l'expérimentation jusqu'à obtenir un modèle satisfaisant.
- Déployez le modèle
Une fois que vous avez un bon modèle, il est temps de le déployer et de commencer à effectuer des prédictions.