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Utilizzo delle distribuzioni di ML

Dopo aver formato e perfezionato un modello, è possibile distribuirlo per fare previsioni.

Le distribuzioni di ML possono essere create negli spazi personali, condivisi e gestiti.

Requisiti e autorizzazioni

Per utilizzare le distribuzioni di ML e le configurazioni di previsione incluse, è necessario disporre dei seguenti ruoli:

  • Diritto utente Professional o completo

  • Visualizzazione e creazione di distribuzioni di ML: Ruolo di sicurezza Automl Deployment Contributor o Automl Experiment Contributor

  • Modifica ed eliminazione di distribuzioni di ML: Ruolo di sicurezza Automl Deployment Contributor

  • Configurazione ed esecuzione di previsioni dalle distribuzioni di ML: Ruolo di sicurezza Automl Deployment Contributor

  • Le autorizzazioni sono richieste per lo spazio in cui si trovano le distribuzioni di ML.

Le previsioni sono create come set di dati. Pertanto, gli stessi requisiti per l'utilizzo delle sorgenti dati in Qlik Cloud si applicano anche per l'output delle previsioni (ad esempio per l'impiego in un'app Qlik Sense). Per creare set di dati nel proprio spazio personale è necessario avere il ruolo di Creatore di contenuti di analisi privati.

Per le previsioni pianificate, sono presenti anche requisiti per il proprietario della configurazione della previsione.

Per ulteriori informazioni, vedere:

Flusso di lavoro

I passaggi seguenti sono un esempio di come lavorare con le distribuzioni e le previsioni di ML.

  1. Distribuire il modello

    Distribuire il modello che si desidera usare per effettuare previsioni.

    Distribuzione di modelli

  2. Effettuare previsioni

    Effettuare previsioni manuali o programmate su set di dati o utilizzare l'API di previsione.

    Creazione di previsioni su set di dati

  3. Visualizzare le informazioni strategiche predittive

    Caricare i dati di previsione generati in un'app e creare visualizzazioni.

    Visualizzazione dei valori SHAP nelle app Qlik Sense

  4. Esplorare i dati con scenari di tipo "what-if".

    Integrare l'API di previsione in un'app per ottenere previsioni in tempo reale. Questo permette di provare scenari "what-if" cambiando i valori delle funzioni e ottenendo i risultati previsti per i nuovi valori. Il record viene inoltrato alla distribuzione ML tramite API e riceve una risposta in tempo reale. Ad esempio, cosa accadrebbe al rischio di abbandono dei clienti se cambiassimo il tipo di piano o aumentassimo la tariffa base?

  5. Azioni da intraprendere

    Analizzare le informazioni strategiche e gli scenari per scoprire quali azioni intraprendere. Qlik Application Automation aiuta ad automatizzare le azioni e fornisce modelli specifici per i casi d'uso del machine learning. Per ulteriori informazioni sulle automazioni, vedere Qlik Application Automation. (solo in lingua inglese)

Ulteriori informazioni

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