自動機械学習の紹介

Qlik Predict を使用すると、分析チームの機械学習を自動化できます。コード不要のシンプルなインターフェイスで、機械学習実験を簡単に作成し、モデルを生成して予測できます。

機械学習とは

機械学習は、人工知能とデータ サイエンスの一分野であり、過去のデータからパターンを認識して将来の結果を予測することに重点を置いています。アルゴリズムは、明示的にプログラムされることなく、データに基づいてトレーニングされ予測モデルを構築します。機械学習モデルは、次のような質問に答えるのに役立ちます。

• ジムの会員が退会するか。

• 特定の顧客の生涯価値の期待値はどのくらいか。

基本的な概念については、「機械学習について」を参照してください。機械学習の質問を定義し、データセットを準備するための構造化されたフレームワークについても説明します。

自動機械学習でできること

Qlik Sense で自動化された機械学習実験を作成します。Analytics アクティビティ センターでは、他のユーザーと共同で実験を行え、モデルをトレーニングするためにカタログから簡単にデータをロードできます。

予測分析を Qlik Sense アプリと統合して、調査結果を共有します。ビジュアライゼーションと対話型の仮定のシナリオを使用してさらに調査し、さまざまなパラメーターの変更が目標とする結果にどのように影響するかを理解します。

カタログに保存されているデータセットの予測や、Qlik Sense API を使用したリアルタイムでの運用を予測できます。

実験の仕組み

実験では、特定のターゲットを持つ特定のデータセットで機械学習アルゴリズムをトレーニングします。トレーニングにより、予測に使用できる機械学習モデルが生成されます。

自動機械学習では、ほとんどのプロセスが自動化されています。実験を作成してデータセットをロードすると、データセットが自動的に分析され、データが前処理されて機械学習の準備が整います。ターゲットの選択に役立つように、各列の統計やその他の情報が表示されます。トレーニングを開始すると、複数のアルゴリズムがデータのパターン検索を開始します。実験の作成とトレーニングの詳細については、「実験の作業」を参照してください。

トレーニングが終了したら、生成された機械学習モデルをスコアとランクで評価できます。パラメーターを変更してトレーニングを繰り返すことで、複数のバージョンを生成できます。データセットに最適なモデルを選択して展開し、予測を開始します。詳細については、「ML 展開の作業」を参照してください。

次の図に示すように、実験には複数のバージョンがあり、それぞれが 1 つ以上のアルゴリズムを使用しています。最も高いパフォーマンスを発揮するアルゴリズムを備えたモデルを展開して、予測できます。つまり、1 つの実験から複数の ML が展開される可能性があります。

Qlik Predict 制限事項

Qlik Predict は、有料の追加機能です。該当するサブスクリプションには、制限付きの機能が一部含まれています。特定の機能と容量は、サブスクリプションの内容に応じて異なります。

• Qlik Predict の API レートは 1 分あたり 300 リクエストに制限されています。

• データセットの最大列数: 500

  これは、実験のトレーニングと予測の生成に使用されるデータセットに適用されます。実験のバージョンで、特徴量として使用する列の数が制限されます。データセットにはより多くの列を含めることができ、データセットに列が含まれている場合は制限が計算されます。