Qlik AutoML を使った機械学習
自動機械学習は、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。 予測の実行に加えて、予測結果に影響を与える主要な機能の詳細な分析を行うことができます。
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。予測される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。
次のサブスクリプション製品を契約している顧客は、Qlik AutoML を利用できます。
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Qlik Cloud Analytics Standard、Qlik Cloud Analytics Premium、および Enterprise
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Qlik Talend Cloud Standard、Qlik Talend Cloud Premium、Qlik Talend Cloud Enterprise。
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Qlik Sense Enterprise SaaS
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Qlik Sense Enterprise SaaS クライアント管理へのアドオン
Qlik Cloud Government は、Qlik AutoML をサポートしていません。
機械学習の基礎
実験を作成する前に、機械学習の質問を定義し、データセットを準備する必要があります。詳しくはこちらをご覧ください。
実験の作成
自動機械学習プロセスの概要を理解し、実験の作成を開始します。
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
モデルの展開、予測の作成、API の使用などについて説明しています。
例 – 自動機械学習によるモデルのトレーニング
AutoML のインテリジェント最適化機能により、モデル改良のプロセスが簡素化される方法についてご紹介します。
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。
Qlik AutoML のビデオ
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。