Utilisation d'expérimentations

Chargez des données historiques dans une expérimentation d'apprentissage automatique et formez un modèle à analyser et à prédire un problème métier.

Vous pouvez créer et modifier des expérimentations dans des espaces personnels ou partagés.

Flux de travail

Avant de créer une expérimentation d'apprentissage automatique dans Qlik Cloud Analytics, vous devez bien définir la question d'apprentissage automatique et disposer d'un jeu 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.

1. 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.

   Création d'expérimentations

2. Configurez votre expérimentation

   Sélectionnez une cible pour laquelle effectuer des prédictions et des caractéristiques pour appuyer la prédiction.

   Configuration d'expérimentations

3. Démarrez l’apprentissage

   Démarrez l'apprentissage de votre première version d'expérimentation.

   Formation d'expérimentations

4. Affinez le modèle

   Lors de la formation, des algorithmes d'apprentissage automatique appropriés sont appliqués aux données d'apprentissage et des métriques de performances sont générées. Examinez les métriques pour voir comment affiner le modèle.

   Examen des modèles

   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.

   Affinement des modèles

5. Déployez le modèle

   Une fois que vous avez un bon modèle, il est temps de le déployer et de commencer à effectuer des prédictions.

   Utilisation de déploiements ML

Conditions requises et autorisations