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ML 予測の作業

機械学習モデルを展開したら、そのモデルを使用して予測を作成できます。これらの予測を使用して、データに基づき、より効率的で十分な情報を得た意思決定を行うことができます。

個人または共有スペースで ML 展開の作成と編集、予測の生成を行うことができます。また、ML 展開を管理スペースに公開し、予測を生成することもできます。ML 展開へのアクセスは、スペースを通じて制御されます。スペースの詳細については、「スペースで作業する」を参照してください。

ML 展開は、個人スペース、共有スペース、管理スペースで作成できます。ML 展開から生成された予測データは、個人スペース、共有スペース、管理スペースに保存できます。

ワークフロー

次のステップは、ML 展開と予測を実行する方法の例です。

  1. モデルを展開する

    予測に使用するモデルを展開します。

    モデルの展開

  2. 予測する

    データセットに対して手動またはスケジュールされた予測を行うか、予測 API を使用します。

    データセットでの予測の作成

  3. モデルの承認を得る

    ML 展開で予測の生成を開始する前に、ソース モデルをアクティブ化する必要があります。特定の権限を持つユーザーと管理者が、モデルの承認を実行できます。

    展開されたモデルの承認

  4. 予測インサイトを視覚化する

    生成された予測データをアプリにロードし、視覚化を作成します。

    Qlik Sense アプリでの SHAP 値のビジュアライゼーション

  5. 仮定のシナリオでデータを調査する

    予測 API をアプリに統合して、リアルタイムの予測を取得します。そうすることで、特徴量の値を変更して仮定のシナリオを試し、新しい値に対する予測結果を取得できます。レコードは API を介して ML 展開に渡され、応答がリアルタイムで受信されます。例えば、プランの種類を変更したり、基本料金を引き上げたりすると、顧客チャーンのリスクはどうなるでしょうか。

  6. アクションを実行する

    予測インサイトとシナリオを分析して、実行するアクションを見出します。Qlik アプリケーションの自動化 は、アクションの自動化を支援し、機械学習のユース ケース用の特定のテンプレートを提供します。自動化の詳細については、「Qlik アプリケーションの自動化 (英語のみ)」を参照してください。

要件と権限

このセクションでは、ML 展開を使用するためのユーザー要件と、それに対して行う予測をリストします。

ML 展開

ML 展開を使用するには、以下が必要です。

  • Professional 資格または Full User 資格

  • ML 展開の表示と作成:Automl Deployment Contributor または Automl Experiment Contributor セキュリティ ロール

  • ML 展開の編集と削除:Automl Deployment Contributor セキュリティ ロール

  • ML 展開が配置されているスペースで必要なロール。

詳細については、次を参照してください

予測

予測構成を作成、編集、削除するには、以下が必要です。

  • Professional 資格または Full User 資格

  • Automl Deployment Contributor セキュリティ ロール

  • ML 展開が配置されているスペースで必要なロール。

予測は、(予測構成からの) バッチ予測またはリアルタイム予測として実行できます。Qlik AutoML コネクタを使用して予測を実行することもできます。

これらの方法のいずれかを使用して予測を実行するには、以下が必要です。

  • Automl Deployment Contributor セキュリティ ロール

  • ML 展開が配置されているスペースで必要なロール:

    • 共有スペース: Professional 資格または Full User 資格 を有するユーザーには、スペース内の所有者管理可能編集可能、またはデータ消費可能のロールが必要です。Analyzer 資格 を有するユーザーには、スペース内の所有者、またはデータ消費可能のロールが必要です。

    • 管理スペース: Professional 資格または Full User 資格 を有するユーザーには、スペース内の所有者管理可能、またはデータ消費可能のロールが必要です。Analyzer 資格 を有するユーザーには、スペース内の所有者、またはデータ消費可能のロールが必要です。

  • AutoML ユーザー インターフェイスで構成されたスケジュールされた予測の場合、予測構成の所有者に対する要件もあります。参照先: 予測構成の所有権

Qlik AutoML ユーザー インターフェイスから生成された予測はデータセットとして作成されます。したがって、Qlik Cloud でデータ ソースを操作する場合と同じ要件が、この予測出力の操作 (Qlik Sense アプリでの使用など) にも適用されます。個人スペースでデータセットを作成する Private Analytics Content Creator ロールが必要です。

詳細については、次を参照してください

モデル承認

ML 展開のソース展開済みモデルをアクティブ化および非アクティブ化するには、特定の権限が必要です。これらの権限は、これらのアクションをユーザーとして実行しているか、管理者として実行しているかに応じて異なります。詳細については、次を参照してください

詳細を見る

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