実験の作業
履歴データを自動機械学習実験にロードし、モデルをトレーニングしてビジネスの問題を分析および予測します。
個人スペースまたは共有スペースで実験を作成できます。
要件と権限
ML 実験を操作するには、次が必要となります。
-
Professional 資格または Full User 資格
-
Automl Experiment Contributor ロール (代わりに Automl Deployment Contributor ロールでもML 実験を表示できます)
-
ML 実験が配置されているスペースで必要な権限。 管理スペースでは実験を作成できません。
詳細については、次を参照してください
ワークフロー
Qlik Cloud Analytics で自動機械学習実験を作成する前に、明確に定義された機械学習の質問と適切なトレーニング データセットをカタログで使用できるようにする必要があります。詳細については、「機械学習の質問の定義」および「トレーニング用のデータセットの準備」を参照してください。
次のステップは、実験のワークフローについて説明しています。
- 実験を作成する
Qlik Sense で新しい実験を作成します。共同作業をする場合は、共有スペースに追加してください。
- 実験を構成する
予測するターゲットと、予測をサポートする特徴量を選択します。
- トレーニングを開始する
最初の実験バージョンのトレーニングを開始します。
- モデルを改良する
トレーニング中に、適切な機械学習アルゴリズムがトレーニング データに適用され、パフォーマンス メトリクスが生成されます。メトリクスをレビューして、モデルを改良する方法を確認します。
特徴量やアルゴリズムなどのパラメーターを調整し、適切なモデルが得られるまで、新しいバージョンの実験を再トレーニングします。
- モデルを展開する
適切なモデルを取得できたら、展開して予測を開始します。