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分析接続の使用方法

機械学習接続の作成およびロードをする前に、REST ベースの API エンドポイントを公開するサードパーティに機械学習モデルを作成して展開するか、アクセスする必要があります。

機械学習モデルを作成、トレーニング、展開できるサードパーティのプラットフォームには、次のようなものがあります:

  • Azure ML

  • Amazon SageMaker

Azure Machine Learning Studio でノーコードの AutoML を使用した分類モデルのトレーニング

Amazon SageMaker の使用方法

機械学習エンドポイントの分析接続を有効にします。

機械学習エンドポイントはデフォルトでは無効になっています。

テナント管理者は、[Settings] ウィンドウの [Feature control] の下にある Management Console で機械学習エンドポイントを無効にできます。

分析接続とサーバー側の拡張構文の使用

分析接続では、外部に公開された機械学習エンドポイントにデータを送信して計算し、返されたデータを Qlik Sense アプリに読み込むことができます。

データ ロード スクリプトとチャートの数式は、分析接続を Qlik Sense アプリに追加するための 2 つの方法です。サーバーサイド拡張 (SSE) 関数とパラメータはどちらも Qlik Sense 内で処理された後、機械学習モデルに送信される REST リクエストに変換されます。SSE ロード スクリプトおよびチャートの数式は、SSE 構文に従う必要があります。「サーバーサイド拡張構文」を参照してください。

データ ロード スクリプト

  • SSE コールからテーブルを返し、 LOAD ... 構文を使用して分析接続からデータをロードすることができます。Qlik Sense データ ロード スクリプトの EXTENSION 文モデルに単一のテーブルを送ることができます。単一のデータ テーブルが返されます。

  • Qlik Sense データ ロード スクリプト (LOAD ... EXTENSION 文を除く) で SSE 関数を使用すると、カーディナリティが保持され、単一の列が戻されます。

  • 他のロード文内からの SSE 関数のコールでは (Load ... From ... など) 、スカラーおよび集計関数タイプのみがサポートされます。つまり、n 行を含むデータは、単一の呼び出しの結果になるデータを集計する場合を除き、モデルへの n 回の呼び出しになります。

  • データ型は、分析接続で自動的に検出されます。データに数値が含まれず、少なくとも 1 個の非 NULL テキスト文字列が含まれる場合、その項目はテキストとみなされます。それ以外の場合は数値とみなされます。String() または Mixed() で項目名を囲むことで、データ型を強制的に指定できます。String() は項目をテキストに指定します。項目が数値の場合、デュアル値のテキスト部分が抽出され、変換は実行されません。Mixed() は項目をデュアルに指定します。

チャートの数式

  • チャートの数式は、SSE 関数呼び出しから返されたテーブルを使用できません。チャートの数式で SSE 関数を使用すると、カーディナリティが保持され、最初に戻された列のみが Qlik Sense で使用されます。