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.
Flusso di lavoro
I passaggi seguenti sono un esempio di come lavorare con le distribuzioni e le previsioni di ML.
- Distribuire il modello
Distribuire il modello che si desidera usare per effettuare previsioni.
- Ottenere l'approvazione del modello
Prima di poter iniziare a generare previsioni con la distribuzione di ML, è necessario attivare il modello di origine per effettuare previsioni. L'approvazione del modello può essere effettuata da utenti e amministratori con autorizzazioni specifiche.
- Effettuare previsioni
Effettuare previsioni manuali o programmate su set di dati o utilizzare l'API di previsione.
- Visualizzare le informazioni strategiche predittive
Caricare i dati di previsione generati in un'app e creare visualizzazioni.
- 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?
- 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)
Requisiti e autorizzazioni
In questa sezione sono elencati i requisiti utente per utilizzare le Distribuzioni di ML e le previsioni che consentono di creare.
Distribuzioni di ML
Per utilizzare le distribuzioni di ML, sono necessari i seguenti ruoli:
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Diritto Full User o Professional
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Visualizzazione e creazione di distribuzioni di ML: Ruolo di sicurezza Automl Deployment Contributor o Automl Experiment Contributor
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Modifica ed eliminazione di distribuzioni di ML: Ruolo di sicurezza Automl Deployment Contributor
Il ruolo richiesto per lo spazio in cui si trovano le distribuzioni di ML.
Per ulteriori informazioni, vedere:
Previsioni
Per creare, modificare ed eliminare delle configurazioni di previsione, sono necessari i seguenti ruoli:
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Diritto Full User o Professional
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Ruolo di sicurezza Automl Deployment Contributor
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Il ruolo richiesto per lo spazio in cui si trovano le distribuzioni di ML.
Le previsioni possono essere eseguite come previsioni in blocco (dalla configurazione di una previsione) o previsioni in tempo reale. È anche possibile utilizzare il connettore Qlik AutoML per eseguire le previsioni.
Per eseguire le previsioni utilizzando uno di questi metodi, sono necessari i seguenti ruoli:
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Ruolo di sicurezza Automl Deployment Contributor
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Ruolo richiesto per lo spazio in cui si trovano le distribuzioni di ML:
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Spazi condivisi: gli utenti con Diritto Full User o Professional hanno bisogno del ruolo Proprietario, Può gestire, Può modificare o Può consumare dati nello spazio. Gli utenti con Diritto Analyzer hanno bisogno del ruolo Proprietario o Può consumare dati nello spazio.
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Spazi gestiti: gli utenti con Diritto Full User o Professional hanno bisogno del ruolo Proprietario, Può gestire o Può consumare dati nello spazio. Gli utenti con Diritto Analyzer hanno bisogno del ruolo Proprietario o Può consumare dati nello spazio.
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Per le previsioni pianificate configurate con l'interfaccia utente di AutoML, sono presenti anche requisiti per il proprietario della configurazione della previsione. Vedere: Proprietà della configurazione delle previsioni
Le previsioni generate dall'interfaccia utente di Qlik AutoML vengono create come set di dati. Pertanto, gli stessi requisiti per l'utilizzo delle sorgenti dati in Qlik Cloud si applicano anche per l'output di questa previsione (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 Private Analytics Content Creator.
Per ulteriori informazioni, vedere:
Approvazione dei modelli
Per attivare e disattivare il modello distribuito di origine per una distribuzione ML, sono necessarie autorizzazioni specifiche. Le autorizzazioni sono diverse a seconda che si eseguano queste azioni come utente o come amministratore. Per ulteriori informazioni, vedere: