# 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 における機械学習実験を利用することで、他のユーザーと連携し、予測分析機能を Qlik Sense アプリケーションに統合できます。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。

次の方法で Qlik Predict にアクセスできます。

* Qlik Cloud ユーザー インターフェースを介して。Qlik Predict のヘルプ ドキュメント全体に示されているワークフローを使用して、実験と展開を作成します。

* Qlik Answers を使用すると、自然言語を使用してエンドツーエンドのマシン ワークフローを構築できます。

  [Qlik Answers での機械学習の操作](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/predict-agent.htm)

* 開発者は、[Machine Learning API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/) 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](https://qlik.dev/embed/machine-learning/tutorial/tutorial-overview/)」を参照してください。

Qlik Cloud Government に関する注意

Qlik Cloud Government は Qlik Predict をサポートしていません。

## Qlik Answers での機械学習の操作

自然言語を使用して、データセットのインサイトから予測まで、Qlik Predict ワークフローを実行します。

## 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。

## Qlik Predict の制限と容量

Qlik Predict と Qlik Cloud プラットフォームに適用されるガードレールと制限について学習します。

## 実験の作業

## ML 実験の作業

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。

## 時系列実験の作業

時間固有の予測を実行するためにモデルをトレーニングする方法について学習します。

## 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

新しいデータの予測に使用できるモデルを作成したら、それを ML 展開に展開します。

## ML 展開の作業

モデルの展開、ML 展開の管理、展開したモデルの予測アクティブ化について学習します。

## 予測の作業

## 予測の作業

インターフェイスまたは API を使用して ML 展開で予測を作成する方法を学習します。

## バッチ予測の作成

ML 展開インターフェイスを使用して、予測データを含むデータセットを生成します。

## 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、アプリケーション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 アプリケーション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。

## 例 - Qlik Predict 分析コネクタを使用した What-if 分析

この例では、実際の What-if のシナリオを最初から最後まで詳しく見ていきます。

## 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。

関連する学習コンテンツ：

* [Qlik Predict とは](https://help.qlik.com/lnk/What_is_AutoML)
* [Qlik Predict の概要](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)

## 詳細を見る

* [Qlik Predict とは](https://help.qlik.com/lnk/What_is_AutoML)
* [Qlik Predict の概要](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)