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。

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。このペインは、展開のデフォルト モデルがアクティブで、リアルタイム予測に必要な権限を持っている場合に表示されます。

リアルタイム予測エンドポイントは、Qlik Predict 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。

次の手順を実行します。

1. ML 展開で [リアルタイム予測] パネルを開きます。

2. コピー ボタンを使用して、該当する URL または JSON をクリップボードにコピーします (使用するエイリアスの選択については、「リアルタイム予測におけるモデル エイリアスの演算」を参照してください)。

3. Machine Learning API への呼び出しを独自のアプリケーションに組み込むか、必要なツールを使用して API を手動で呼び出します。

   Machine Learning API のリアルタイム エンドポイント仕様については、「同期リクエスト/応答で予測を生成する」を参照してください。

Machine Learning API の一般的な情報については、「Machine Learning API」を参照してください。

リアルタイム予測の要件

• 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、テナントで [API キーの管理] 権限を持っている必要があります。「API キーの生成と管理」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。詳細は以下をご覧ください。

  • 展開されたモデルの承認

  • 管理者としてモデル承認を操作する

• ML 展開と予測を操作するには、適切な権限が必要です。詳細については、「要件と権限」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、 [操作の監視] および [データ ドリフトの監視] のパネルを確認します。これらのビューでは、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。Qlik Predict 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)。

詳細は以下をご覧ください。

• 展開モデル運用の監視

• 展開されたモデルでのデータ ドリフトの監視