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リアルタイム予測の作成

ML 展開を使用して、新しいデータで将来の結果を予測します。 Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントを使用して、リアルタイム予測を作成します。

清算時に顧客割引をリアルタイムで決定するなど、リアルタイムで予測できます。予測が生成されたら、予測インサイトを Qlik Sense アプリにロードできます。 これにより、データを視覚化して操作し、仮定のシナリオを作成できます。

情報メモ

リアルタイム予測 API は非推奨となり、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントに置き換えられました。機能自体が廃止されるわけではありません。今後のリアルタイム予測では、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントを使用します。

API を使用したリアルタイム予測の作成

ML 展開のインターフェイスのリアルタイム予測パネルでは、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントにアクセスできます。

リアルタイム予測エンドポイントは、AutoML と Qlik Cloud の他の機能 (Qlik Sense と自動化など)、そして外部アプリケーション間の双方向コミュニケーションです。エンドポイントを使用すると、モデルにデータを渡すことでプログラム的に予測を行い、予測結果をリアルタイムに取得できます。

要件

  • リアルタイム予測エンドポイントを使用するには、API キーが必要です。API キーを生成するには、ユーザーがテナントで Developer ロールを持っている必要があります。

    予測 API の詳細については、「Machine Learning API」を参照してください。

  • 予測を実行するには、使用している ML 展開のソース モデルをアクティブ化する必要があります。詳細については、次を参照してください

  • ML 展開と予測を操作するには、適切な権限が必要です。これには、セキュリティ ロールとスペース ロールが含まれます。「ML 予測の作業」を参照してください。

データ ドリフトと予測イベントの詳細の表示

リアルタイム予測を実行した後、ML 展開を開き、 [データドリフトの監視] パネルに切り替えます。このビューでは、次を評価できます。

  • 予測に関係する各特徴量のデータ ドリフトのレベル。AutoML リアルタイム予測 API に送信したデータとトレーニング データセットの間で比較が実行されます。

  • 予測イベントの詳細 (成功または失敗、生成された予測の数など)。

詳細については、「展開されたモデルのパフォーマンスと使用状況の監視」を参照してください。

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