# ML 展開インターフェイスの操作

ML 展開を開くと、管理および監視アクティビティを実行し、データセットの予測を作成するために使用できます。

カタログから ML 展開を開きます。次のナビゲーション オプションがあります。

* [展開の概要](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Overview)

* [展開可能なモデル](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Deployable)

* [バッチ予測](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Batch)

* [リアルタイム予測](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#RealTime)

* [操作の監視](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Operations)

* [データ ドリフトの監視](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm#Drift)

## 展開の概要

[展開の概要] には、モデルのトレーニングで使用される特徴量と展開の詳細が表示されます。

ML 展開の概要

ML 展開の概要

ML 展開の概要 ![モデルの概要パネル。](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-automl-manage-model_depl-overview.png)

展開内の既定のモデルが非アクティブな場合は、画面上部のバナーで通知されます。適切な権限がある場合は、 [モデルをアクティブ化] をクリックしてモデルをアクティブ化できます。詳細は以下をご覧ください。

* [展開されたモデルの承認](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm)

* [管理者としてモデル承認を操作する](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-approve-models-admin.htm)

## 展開可能なモデル

[展開可能なモデル] パネルでは、 [モデル エイリアス] を管理し、予測に使用するモデルを構成できます。

詳細については、「[ML 展開で複数のモデルを使用する](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-deployment-available-models.htm)」を参照してください。

Qlik Predict の [展開可能なモデル] パネル

Qlik Predict の [展開可能なモデル] パネル

Qlik PredictQlik Predict の [展開可能なモデル展開可能なモデル] パネル ![\[\[\[Undefined variable CommonComponents.AutoML\]\]\] ML 展開インタフェースの \[展開可能モデル\] ペイン](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-automl_available-models.png)

## バッチ予測

[バッチ予測] では、ML 展開を使用してバッチ予測を管理および実行できます。[予測を作成] をクリックして予測構成を作成し、そこからバッチ予測を実行します。1 つのML 展開に対して、複数の予測構成を持つことができます。

テーブルの [アクション] メニューの the 3 つのドットのメニュー icon を使用して、次を実行できます。

* 予測設定の詳細を表示および編集する

* 既存の構成から予測を実行する

* 設定を編集および削除する

* 既存の構成の予測スケジュールを作成、編集、削除する

概要と [アクション] メニューが展開されたバッチ予測

概要と [アクション] メニューが展開されたバッチ予測

概要と [アクションアクション] メニューが展開されたバッチ予測バッチ予測 ![データセットの予測パネル。](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-automl-manage-model_batch-predictions.png)

[予測構成を編集] を選択すると、[予測構成] パネルが開きます。 予測を編集するときに、モデルを比較し、データセット スキーマを並べて適用できます。

展開に時系列モデルが含まれている場合、予測ウィンドウ、時間ステップ、適用ウィンドウなど、定義した時系列問題に関する重要な詳細も表示できます。

予測構成のサイド パネルを含むバッチ予測

予測構成のサイド パネルを含むバッチ予測

予測構成のサイド パネルを含むバッチ予測バッチ予測 ![予測作成時の予測設定メニューとデータセット スキーマ。](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial_batch-prediction.png)

## リアルタイム予測

[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。ML 展開の既定のモデルが予測を実行するためにアクティブ化されている場合、このパネルが表示されます。

リアルタイム予測の作成については、「[リアルタイム予測の作成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-real-time-predictions.htm)」を参照してください。

情報メモ

リアルタイム予測 API は非推奨となり、[Machine Learning API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/) のリアルタイム予測エンドポイントに置き換えられました。機能自体が廃止されるわけではありません。今後のリアルタイム予測では、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントを使用します。リアルタイム予測 API から Machine Learning API への移行に関するヘルプについては、「[Qlik Cloud 開発者ポータルの移行ガイド](https://qlik.dev/apis/rest/automl-deployments/#migrate-from-the-automl-real-time-predictions-api-to-the-machine-learning-api)」を参照してください。

リアルタイム予測パネル

リアルタイム予測パネル

リアルタイム予測パネル ![リアルタイム予測パネル。](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml_realtime-predictions.png)

## 操作の監視

[操作の監視] では、ML 展開の使用情報を監視できます。予測イベントの成功数または失敗数、予測イベントの一般的なトリガー方法など、ML 展開の使用状況に関する詳細を表示できます。

詳細については、「[展開モデル運用の監視](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-model-operations.htm)」を参照してください。

ML 展開の [操作の監視]

ML 展開の [操作の監視]

ML 展開の [操作の監視操作の監視] ![ML 展開の運用分析を示す組み込み分析](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-ops-monitoring.png)

## データ ドリフトの監視

[データドリフトの監視] では、ML 展開のデータドリフトを監視できます。

データ ドリフトの監視を使用すると、ソース モデル内の特徴量の分布の変化を評価できます。大幅なドリフトが観察された場合は、データ傾向の新しいパターンを示している可能性がある最新のデータを考慮して、モデルを再トレーニングまたは再構成することをお勧めします。

詳細については、「[展開されたモデルでのデータ ドリフトの監視](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-drift.htm)」を参照してください。

ML 展開でのデータ ドリフトの監視

ML 展開でのデータ ドリフトの監視

ML 展開でのデータ ドリフトの監視データ ドリフトの監視 ![ML 展開の組み込み分析データドリフト分析](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-data-drift-monitor.png)