# 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。

## 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](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/machine-learning-framework.htm)」および「[トレーニング用のデータセットの準備](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/dataset-preparation.htm)」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。

1. 実験を作成する

   Qlik Cloud 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。

   [実験の作成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-experiments.htm)

2. 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。

   [実験の構成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/configuring-experiments.htm)

3. 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。

   [実験のトレーニング](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/training-experiments.htm)

4. 推奨モデルのレビュー

   モデル トレーニングの結果をレビューし、推奨モデルを評価します。組み込みツールを使用して、トレーニングの概要と埋め込み分析を分析し、実験、バージョン、モデル レベルでの分析情報を提供します。

   [モデルのレビュー](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/reviewing-experiments.htm)

   さらに改良が必要な場合は、実験の後続バージョンを構成できます。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。

   [モデルの改良](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/refining-models.htm)

5. 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。

   [ML 展開の作業](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-deployments.htm)

## 要件と権限

共有スペースで ML 実験を操作する際に必要なスペース ロールについては、以下を参照してください。

* [Professional および容量ベースのサブスクリプション ユーザーの共有スペースの権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-prof-full.htm)

* [管理者用の共有スペース権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-admin.htm)

管理者の場合、ML 実験を操作する際に必要なユーザー権限の包括的な概要については、「[Qlik Predict を使用できるユーザー](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)」を参照してください。

## 系列および影響分析の表示

Qlik Cloud の [系列] および [影響分析] ツールを使用すると、次を分析できます。

* ML 実験の起源と各モデルのトレーニングに使用されるデータ。

  [機械学習コンテンツの系列の分析](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/lineage.htm#MLLineage)

* ML実験とその出力が、Qlik Cloud のダウンストリーム コンテンツでどのように使用されているか。

  [機械学習コンテンツの影響分析](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/impact-analysis2.htm#MLImpact)