実験のトレーニング
最終更新日時: 2026/11/03機械学習モデルのトレーニングとは、アルゴリズムにデータをフィードし、データのパターンを学習させることです。データの最初のトレーニングの後、生成されたメトリクスからモデルについて多くのことを学ぶことができます。問題なく展開できるモデルを完成させるまでには、改良と再トレーニングを何度も繰り返す必要があります。
要件と権限
ML 実験を操作するためのユーザー要件については、「実験の作業」を参照してください。
実験のトレーニングを実行する
次の手順を実行します。
- 新しい実験を作成して構成するか、カタログから実験を開きます。
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[実験を実行] をクリックしてトレーニングを開始します。
(以降のバージョンでは、ボタンは [Run v2] (v2 を実行)、[Run v3] (v3 を実行)などと表示されます)
トレーニングが完了すると、モデル メトリクスを使用できるようになります。これで、モデルを確認して改良する準備が整いました。詳細については、「モデルのレビュー」および「モデルの改良」を参照してください。
トレーニング ジョブの管理
テナント管理者は、管理 アクティビティ センターから実験のトレーニング ジョブを停止またはキャンセルできます。詳細は、Qlik Predictを管理をご覧ください。
通知の構成
1 つのモデルのトレーニングが完了したとき、および実験バージョンのすべてのモデルのトレーニングが完了したときに、通知を受け取ることができます。詳細は、Qlik Predict の通知の構成をご覧ください。
失敗した実験バージョンの処理
トレーニング中にバージョンが失敗すると、 [モデル] タブの [失敗バージョン] テーブルに表示されます。次の操作が可能です。
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エラーの詳細を表示して、トレーニングが失敗した理由を確認します。
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リストから失敗したバージョンを削除します。
詳細は、失敗したバージョンの表示をご覧ください。