Machine learning con Qlik Predict
Il machine learning automatizzato trova modelli nei dati e li utilizza per effettuare previsioni sui dati futuri. Gli esperimenti di machine learning in Qlik Cloud Analytics consentono di collaborare con altri utenti e di integrare le analisi predittive nelle app Qlik Sense. Oltre a fare previsioni, è possibile fare un'analisi approfondita delle caratteristiche chiave che influenzano il risultato previsto.
Caricare i dati storici dal catalogo, avviare il processo di machine learning automatizzato, quindi scegliere il modello di machine learning più indicato per il proprio caso di utilizzo. Distribuire i modelli per generare previsioni sul risultato dei problemi aziendali. Analizzare le variabili che hanno un impatto sul risultato previsto e acquisire una conoscenza approfondita dei dati.
In alternativa, gli sviluppatori possono integrare le funzionalità di Qlik Predict nei propri flussi di lavoro utilizzando l'API di machine learning. Per un tutorial che consente agli utenti di iniziare, vedere il tutorial relativo al machine learning automatizzato.
Qlik Cloud Government non supporta Qlik Predict.
Introduzione al machine learning
Comprendere il machine learning
Scopri i concetti di base del machine learning e perché potresti volerlo utilizzare.
Definizione delle domande di machine learning
Scopri come definire la tua domanda di machine learning e seguire il framework strutturato.
Preparare un set di dati per il training
Scopri come preparare il tuo set di dati per l'uso nell'addestramento di modelli di machine learning.
Utilizzo degli esperimenti
Utilizzo degli esperimenti di ML
Ottieni una panoramica del processo di machine learning automatizzato e inizia a creare esperimenti.
Utilizzo degli esperimenti di serie temporali
Scopri come addestrare i modelli per eseguire previsioni specifiche per il tempo.
Interpretazione delle prestazioni dei modelli
Scopri le metriche dei modelli disponibili per l'attribuzione di un punteggio ai modelli di previsione.
Affinamento dei modelli
Come si può migliorare il modello di previsione? Maggiori informazioni sono riportate qui.
Utilizzo delle distribuzioni di ML
Distribuzione di modelli
Quando hai prodotto un modello pronto per le previsioni su nuovi dati, distribuiscilo in una distribuzione ML.
Utilizzo delle distribuzioni ML
Scopri come distribuire modelli, gestire le distribuzioni ML e attivare i modelli distribuiti per le previsioni.
Utilizzo delle previsioni
Utilizzo delle previsioni
Scopri come utilizzare la tua distribuzione ML per creare previsioni tramite l'interfaccia o l'API.
Creazione di previsioni in blocco
Utilizzare l'interfaccia di distribuzione ML per generare set di dati con dati predittivi.
Generazione di set di dati SHAP durante le previsioni
Comprendere come utilizzare i valori SHAP per comprendere i fattori chiave alla base dei dati durante la creazione di previsioni.
Creazione di previsioni in tempo reale
Scopri come accedere e utilizzare l'API di Machine Learning per generare previsioni in tempo reale su una o una manciata di righe di dati.
Previsione con il connettore di analisi Qlik Predict
Usa il Qlik Predict connettore di analisi per comunicare con la tua distribuzione e fare previsioni direttamente in app e script.
Tutorial pratici e guide
Tutorial – Generazione e visualizzazione dei dati di previsione
Questo tutorial mostra come creare e addestrare un esperimento, distribuire un modello, generare previsioni e visualizzare i dati della previsione in un'app Qlik Sense.
Tutorial — Prevedere le vendite con la previsione multivariata di serie temporali
Questo tutorial ti guida attraverso il processo di addestramento, distribuzione e previsione con modelli che possono eseguire previsioni specifiche per il tempo.
Video Qlik Predict
Brevi video per iniziare a conoscere il machine learning.