Addestramento degli esperimenti
L'addestramento dei modelli di machine learning consiste nel fornire dati agli algoritmi e consentire loro di apprendere i pattern nei dati. Dopo l'addestramento iniziale sui dati, si apprenderanno molte informazioni sui modelli grazie alle metriche generate. È normale che siano necessarie molte iterazioni di perfezionamento e riaddestramento prima di ottenere un modello sufficientemente valido da essere distribuito.
Requisiti e autorizzazioni
Per ulteriori informazioni sui requisiti utente per lavorare con gli esperimenti di ML, vedere Lavorare con gli esperimenti.
Esecuzione dell'addestramento dell'esperimento
Procedere come indicato di seguito:
- Creare e configurare un nuovo esperimento o aprire un esperimento dal catalogo.
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Fare clic su Esegui esperimento per avviare l'addestramento.
(Per le versioni successive, il pulsante riporterà la dicitura Esegui v2, Esegui v3 e così via).
Al termine dell'addestramento, le metriche del modello diventano disponibili. Ora è possibile esaminare e perfezionare i modelli. Per ulteriori informazioni, vedere Revisione dei modelli e Affinamento dei modelli.
Gestione dei processi di addestramento
Gli amministratori del tenant possono arrestare o annullare i processi di addestramento dell'esperimento dal centro attività Amministrazione. For more information, see Amministrazione di Qlik Predict.
Configurazione delle notifiche
È possibile ricevere notifiche al completamento dell'addestramento di un singolo modello e al completamento dell'addestramento di tutti i modelli in una versione dell'esperimento. Per ulteriori informazioni, vedere Configurazione delle notifiche per Qlik Predict.