# Utilizzo delle previsioni ML

Una volta distribuito il modello di machine learning, è possibile utilizzarlo per creare previsioni. Queste previsioni possono essere utilizzate per prendere decisioni più efficienti e informate sulla base dei dati.

È possibile creare e modificare distribuzioni ML e generare previsioni in spazi personali o condivisi. È possibile inoltre pubblicare le distribuzioni ML negli spazi gestiti e generare previsioni. L'accesso alle distribuzioni di ML è controllato attraverso lo spazio. Per ulteriori informazioni sugli spazi, vedere [Uso degli spazi](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/Spaces.htm).

Le distribuzioni di ML possono essere create negli spazi personali, condivisi e gestiti. I dati di previsione generati da una distribuzione di ML possono essere salvati in uno spazio personale, condiviso o gestito.

## 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](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/deploying-models.htm)

2. 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.

   [Approvazione di modelli distribuiti](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm)

3. Effettuare previsioni

   È possibile effettuare previsioni manuali o pianificate su set di dati o utilizzare gli endpoint per le previsioni in tempo reale nell'API di machine learning.

   [Creazione di previsioni su set di dati](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm)

   [API di machine learning](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)

4. Visualizzare le informazioni strategiche predittive

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

   [Visualizzazione dei valori SHAP nelle Qlik Sense applicazioni](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/shap-values.htm)

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

   Integrare l'API di previsione in un'applicazione 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?

6. Azioni da intraprendere

   Analizzare le informazioni strategiche e gli scenari per scoprire quali azioni intraprendere. Qlik Automate aiuta ad automatizzare le azioni e fornisce modelli specifici per i casi d'uso del machine learning. Per ulteriori informazioni sulle automazioni, vedere [Qlik Automate.](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Sense_QlikAutomation/Content/Sense_QlikAutomation/introduction/home-automation.htm) (solo in lingua inglese)

7. Sostituire i modelli quando è necessario

   Nel corso del tempo, i dati di input potrebbero cambiare nella distribuzione e nelle funzionalità. Se il problema di machine learning originale rimane lo stesso, è possibile scambiare i nuovi modelli nella distribuzione di ML esistente per consentire un miglioramento continuo delle previsioni con un'interruzione minima. Se è necessario ridefinire il problema di machine learning originale, è possibile creare un nuovo esperimento.

   [Utilizzo di modelli multipli nella distribuzione di ML](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-deployment-available-models.htm)

## Requisiti e autorizzazioni

Per informazioni sui ruoli di spazio richiesti per lavorare con le distribuzioni e le previsioni negli spazi condivisi e gestiti, vedere:

* [Permessi dello spazio condiviso per gli utenti con sottoscrizione Professional e basata sulla capacità](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-prof-full.htm)

* [Azioni negli spazi condivisi per gli utenti con Diritto Analyzer](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-analyzer.htm)

* [Autorizzazioni per gli amministratori di spazi condivisi](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-admin.htm)

* [Autorizzazioni negli spazi gestiti per gli utenti con sottoscrizione Professional e basata sulla capacità](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-managed-space-prof-full.htm)

* [Autorizzazioni negli spazi gestiti per gli utenti con Diritto Analyzer](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-managed-space-analyzer.htm)

* [Autorizzazioni per gli amministratori di spazi gestiti](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-managed-space-admin.htm)

Se sei un amministratore, vedere [Chi può lavorare con Qlik Predict](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm) per una panoramica completa delle autorizzazioni utente richieste per lavorare con le distribuzioni e le previsioni.