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。

要件と権限

ML 展開とその中の予測構成を操作するには、次が必要となります。

Professional またはフルユーザー資格
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 展開の構成と予測の実行: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権限。

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、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には、プライベート分析コンテンツ作成者ロールが必要です。

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。

詳細については、次を参照してください。

次のステップは、ML 展開と予測を実行する方法の例です。

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
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
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
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。
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。

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