Qlik Predict を使った機械学習
自動化された機械学習は、データのパターンを見つけ出し、それを使って将来のデータを予測します。Qlik Cloud Analytics での機械学習の実験により、他のユーザーと共同作業を行ったり、予測分析を Qlik Sense アプリに統合したりできます。予測の実行だけでなく、予測結果に影響を与える主要な特徴量を詳細に分析することもできます。
カタログから履歴データをロードし、自動機械学習プロセスを開始して、ユース ケースに最適な機械学習モデルを選択します。モデルを展開して、ビジネス上の問題の結果を予測します。予測結果に影響を与える変数を調査し、データを徹底的に理解します。
または、開発者は Machine Learning API を使用して Qlik Predict 機能を独自のワークフローに統合することもできます。開始のチュートリアルについては、「自動機械学習のチュートリアル」を参照してください。
Qlik Cloud Government は Qlik Predict をサポートしていません。
機械学習を始める
機械学習について
機械学習の基本的な概念と、機械学習を使用する理由について学びます。
機械学習の質問の定義
機械学習の質問を定義し、構造化されたフレームワークに従う方法について学習します。
トレーニング データセットの準備
機械学習モデルのトレーニングで使用するためにデータセットを準備する方法について学習します。
実験の作業
モデルのパフォーマンスの解釈
予測モデルのスコアリングに使用できる、モデル メトリクスについて学習します。
モデルの改良
予測モデルを改善するにはどうすればよいでしょうか。詳しくはこちらをご覧ください。
ML 展開の作業
予測の作業
予測中に SHAP データセットを生成する
予測を実行する際に、SHAP 値を使用してデータの背後にある主要な要因を理解する方法について理解します。
リアルタイム予測の作成
1 行または少数行のデータに対してリアルタイムの予測を生成するために、機械学習 API にアクセスして使用する方法を学習します。
Qlik Predict 分析コネクタを使用した予測
Qlik Predict 分析コネクタを使用して展開および通信し、アプリやスクリプトで直接予測を実行します。
実践的なチュートリアルとガイド
チュートリアル - 予測データの生成と視覚化
このチュートリアルでは、実験を作成してトレーニングし、モデルを展開して予測を生成し、Qlik Sense アプリで予測データを視覚化する方法を説明します。
チュートリアル - 多変量時系列予測による売上予測
このチュートリアルでは、時間固有の予測を実行できるモデルを使用してトレーニング、展開、予測するプロセスについて説明します。
Qlik Predict ビデオ
機械学習の開始についての短いビデオをご用意しています。