데이터 집합에 대한 예측 만들기

ML 배포를 사용하여 새 데이터에 대한 향후 결과를 예측합니다.

예측 구성을 만들려면 ML 배포를 열고 데이터 집합 예측 창으로 이동합니다. ML 배포 인터페이스 탐색을 참조하십시오.

예를 들어, 새 트랜잭션에 대한 매일 예측과 같이 카탈로그의 데이터 집합에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 예측 API를 사용하여 실시간으로 예측할 수도 있습니다. 예측 API에 대한 자세한 내용은 실시간 예측 만들기을 참조하십시오.

예측은 예측이 있는 데이터 집합에서 생성되며 분류 모델의 경우 각 클래스의 확률이 있는 열에서 생성됩니다. 선택적으로 SHAP 값이나 오류가 포함된 데이터 집합과 적용 데이터 집합의 복사본을 생성할 수도 있습니다. 데이터 집합은 Parquet, CSV 또는 QVD 형식일 수 있습니다.

예측이 만들어지면 예측 통찰력을 Qlik Sense 앱에 로드할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 시각화하고 데이터와 상호 작용하고 가상 시나리오를 만들 수 있습니다.

시작하기 전에

ML 배포를 통해 예측을 생성하려면 먼저 소스 모델을 활성화해야 합니다. 자세한 내용은 배포된 모델 승인을 참조하십시오.

주요 개념

데이터 집합 적용

실험 교육 중에 새 데이터 집합에 대한 예측을 생성하는 데 사용되는 모델을 배포합니다. 이 데이터 집합을 적용 데이터 집합이라고 합니다. 예측은 예측이 있는 데이터 집합에서 생성되며 분류 모델의 경우 각 클래스의 확률이 있는 열에서 생성됩니다. 선택적으로 SHAP 값 또는 오류가 있는 데이터 집합을 생성할 수도 있습니다.

적용 데이터 집합은 ML 배포 교육에 사용되는 데이터 집합과 기능 및 데이터 유형이 동일해야 합니다. ML 실험에 지정된 대상 열은 적용 데이터 집합에 포함될 필요가 없습니다. 모델 교육의 일부가 아닌 추가 열이 여전히 적용 데이터 집합에 존재할 수 있습니다. AutoML은 예측을 생성할 때 추가 열을 무시합니다.

자동 기능 엔지니어링

자동 기능 엔지니어링을 사용하여 교육된 모델로 예측을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 자동 기능 엔지니어링을 참조하십시오.

예측 구성

예측 데이터 집합은 예측 구성에서 생성됩니다. 각 ML 배포에는 여러 예측 구성이 있을 수 있습니다. 예측 구성은 일정 유무에 관계없이 실행되도록 설정할 수 있습니다.

예측 구성 소유권

사용자가 예측 구성을 만들면 자동으로 소유자로 할당됩니다.

다음 목록에는 예측 구성을 실행하기 위한 액세스 요구 사항이 나열되어 있습니다. 예측을 수동으로 실행하는 경우 예측을 실행하는 사용자는 요구 사항을 충족해야 합니다. 예약된 예측의 경우 예측 구성 소유자가 요구 사항을 충족해야 합니다.

• 테넌트의 전문가 또는 Full User 권한 및 Automl Deployment Contributor역할. 참조: Qlik AutoML을 사용할 수 있는 사용자

• ML 배포에서 예측을 실행하는 데 필요한 공간 권한입니다.

• 예측 데이터가 저장되는 공간에 데이터 소스를 만들기 위해 필요한 권한입니다.

예측 구성의 소유자가 테넌트에 대한 액세스 권한을 잃거나 ML 배포 작업을 위한 다른 요구 사항을 더 이상 충족하지 못할 수 있습니다. 이 경우 필요한 권한이 있는 사용자는 소유자 되기를 클릭하여 예약된 예측의 소유권을 가져와서 실행할 수 있습니다. 이는 예측 구성 창에서 수행되거나 데이터 집합 예측 창에서 작업으로 수행됩니다.

이 섹션에 언급된 작업에 대한 공간 권한 요구 사항에 대한 자세한 내용은 공유 공간에서 권한 관리 및 관리되는 공간에서 권한 관리를 참조하십시오.

적용 데이터 집합에 대한 고려 사항

수동으로 기능 유형을 변경하는 영향

수동으로 기능 유형을 변경한 다음 결과 모델을 배포하는 경우 기능 유형 재정의는 해당 모델로 만든 예측에 사용되는 적용 데이터 집합의 기능에 적용됩니다.

기능 유형 변경

요구 사항 및 권한

ML 배포 및 예측 작업을 위한 권한 요구 사항에 대해 알아보려면 ML 예측 작업을 참조하십시오.

새 예측 만들기

배포 개요 창과 데이터 집합 예측 창 모두에서 새 예측 구성을 만들 수 있습니다.

다음과 같이 하십시오.

1. 카탈로그에서 ML 배포를 엽니다.

2. 오른쪽 아래에서 예측 만들기를 클릭합니다.

3. 예측 구성 창에서 데이터 적용을 확장하고 적용 데이터 집합 선택을 클릭합니다.

4. 예측을 생성할 데이터 집합을 선택합니다. 데이터 집합에는 모델 스키마와 동일한 기능 및 데이터 유형이 있어야 합니다.

   데이터 집합은 분석 활동 센터의 만들기 페이지를 통해 업로드할 수 있습니다. 예측의 데이터 집합 선택 페이지에서 새 데이터 집합을 카탈로그에 직접 업로드할 수도 있습니다. 그러면 이 데이터 집합이 예측에 사용할 적용 데이터 집합으로 자동 선택됩니다. 이렇게 하려면 적용 데이터 집합 추가를 클릭하고 업로드할 파일을 선택합니다.

5. 예측 데이터 집합에서 예측 데이터 집합 이름 지정을 클릭합니다.

6. 이름을 입력합니다(또는 기본 이름 사용).

   Qlik AutoML은 예측 데이터 집합의 동적 파일 명명을 지원합니다. 자세한 내용은 예측 데이터 집합 파일 이름에 변수 사용을 참조하십시오.

7. 생성된 데이터 집합에 대한 형식을 선택합니다. 기본값은 Parquet입니다. CSV 또는 QVD 형식으로도 데이터 집합을 생성할 수 있습니다.

8. 공간을 선택합니다.

9. 확인을 클릭합니다.

10. 예측 옵션에서 생성하려는 추가 데이터 집합을 선택합니다.

    • 오류 적용 데이터 집합의 레코드에 대해 오류가 있는 데이터 집합을 생성합니다. 이를 통해 레코드가 삭제되었는지 여부와 그 이유를 알 수 있습니다.

    • SHAP: 각 레코드에 대한 SHAP 값으로 데이터 집합을 생성합니다. 데이터 집합에는 모델의 각 기능에 대한 index 및 <feature>_SHAP 열이 있습니다.

      정보 메모다중 클래스 분류 모델의 예측에는 이 옵션을 사용할 수 없습니다. 이러한 모델의 경우 대신 좌표 SHAP 옵션을 사용할 수 있습니다.

    • 좌표 SHAP: 각 레코드에 대한 SHAP 값으로 데이터 집합을 생성합니다. 이는 SHAP 데이터 집합과 동일한 값을 제공하지만 다른 방식으로 구성됩니다. 데이터 집합에는 index, automl_feature 및 SHAP_value 열이 있습니다. 추가 열 Predicted_class가 다중 클래스 분류 모델의 예측에 포함됩니다.

11. 인덱스 열을 자동 생성할지 아니면 적용 데이터 집합의 기존 열을 사용할지 선택합니다.

12. 일정에 따라 예측을 실행하려고 할 수도 있습니다. 예측 일정에서 일정 만들기를 클릭하고 표시되는 대화 상자에서 설정을 조정합니다. 자세한 내용은 예측 예약을 참조하십시오.

13. 저장 후 닫기 버튼을 클릭하여 예측 구성을 저장하고 예측을 실행하지 않고 데이터 집합 예측 창으로 돌아갑니다. 예측을 일정에 따라 실행하려는 경우에만 이 옵션을 선호할 수 있습니다.

    또는 지금 저장 및 예측을 클릭하여 예측 구성을 저장하고 예측을 수동으로 실행합니다.

    마지막 상태가 "성공"으로 표시되면 예측이 완료된 것입니다.

14. 생성된 데이터 집합을 보려면 카탈로그로 이동합니다.

예측 구성 편집

데이터 집합 예측 창에서 기존 예측 구성을 편집할 수 있습니다.

다음과 같이 하십시오.

1. 데이터 집합 예측 창에서 편집하려는 예측 구성에서 ...을 클릭합니다.

2. 작업 메뉴에서 예측 구성 편집을 선택합니다.

3. 예측 구성 창에서 다음 섹션을 편집할 수 있습니다.

   • 데이터 적용: 적용 데이터 집합을 변경할 수 있습니다.

   • 예측 데이터 집합: 예측 데이터 집합의 이름과 공간을 변경할 수 있습니다.

   • 예측 옵션: 생성된 추가 데이터 집합에 대한 선택을 변경할 수 있습니다.

   • 예측 일정: 원하는 경우 예측이 실행될 일정을 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 예측 예약을 참조하십시오.

4. 저장 후 닫기 버튼을 클릭하여 예측 구성을 저장하고 예측을 실행하지 않고 데이터 집합 예측 창으로 돌아갑니다.

   또는 지금 저장 및 예측을 클릭하여 예측 구성을 저장하고 예측을 수동으로 실행합니다.

   마지막 상태가 "성공"으로 표시되면 예측이 완료된 것입니다.

예측 실행

데이터 집합 예측 창에서 기존 예측 구성에 대한 예측을 실행할 수 있습니다. 또는 사용자 지정 가능한 일정에 따라 예측을 실행할 수 있습니다. 요구 사항에 가장 잘 맞도록 예측의 수동 및 예약 실행을 결합할 수 있습니다.

수동으로 예측 실행

데이터 집합 예측 창의 컨텍스트 메뉴에서 옵션을 선택하여 예측 구성 실행을 직접 시작할 수 있습니다.

사용자가 예측을 수동으로 실행하려면 해당 사용자가 작업에 대한 액세스 요구 사항을 충족해야 합니다. 예측 구성 소유권를 참조하십시오.

다음과 같이 하십시오.

1. 데이터 집합 예측 창에서 예측을 실행할 예측 구성에서 ...을 클릭합니다.

2. 작업 메뉴에서 지금 예측 실행을 선택하여 예측 생성을 시작합니다.

   마지막 상태가 "성공"으로 표시되면 예측이 완료된 것입니다.

예측 예약

일정에 따라 자동으로 실행되도록 예측을 설정할 수 있습니다. 만드는 각 예측 구성에 대해 하나의 일정을 만들 수 있습니다. 예측 구성을 만들거나 편집할 때 예측 일정 메뉴에 액세스합니다.

예약된 예측이 성공적으로 실행되려면 예측 구성 소유권 소유자가 여러 권한 요구 사항을 충족해야 합니다. 그렇지 않으면 예측을 실행할 수 없습니다. 자세한 내용은 예측 구성 소유권를 참조하십시오.

예측 일정 대화 상자에서는 일정에 대해 다음 매개 변수를 지정할 수 있습니다.

• 예측 실행: 예측이 실행될 일반 일정을 조정합니다(매일, 매주 또는 매월). 선택에 따라 간격, 요일 또는 날짜를 설정합니다.

• 시간: 예측 실행을 시작할 시간을 구성합니다.

  시간 단위로 예약하는 경우(일별 또는 주별 예측의 경우) 예측이 실행될 시작 및 종료 시간을 지정할 수도 있습니다.

• 시작 날짜: 예측 일정이 적용되는 날짜를 설정합니다.

• 끝 날짜: 예측 실행이 일정에 따라 중지되는 날짜를 설정합니다. 기본적으로 일정은 무기한 계속 실행되도록 설정되지만 일정의 끝 날짜를 지정할 수 있습니다.

• 적용 데이터 집합이 변경된 경우에만 실행: 마지막 예측이 실행된 이후 적용 데이터 집합에 변경 내용이 없으면 예약된 예측이 실행되지 않습니다. 데이터 변경에 관계없이 항상 예약된 예측을 실행하려면 이 설정을 해제할 수 있습니다.

예측 구성 삭제

데이터 집합 예측 창에서 기존 예측 구성을 삭제할 수 있습니다.

다음과 같이 하십시오.

1. 데이터 집합 예측 창에서 삭제하려는 예측 구성에서 ...을 클릭합니다.

2. 작업 메뉴에서 예측 구성 삭제를 선택합니다.

3. 삭제를 클릭하여 확인합니다.

예측 작업 관리

테넌트 관리자는 관리 활동 센터 에서 예측 활동을 중지하거나 취소할 수 있습니다. 자세한 내용은 Qlik AutoML 관리을 참조하십시오.

알림 구성

ML 배포에서 예측이 만들어지면 알림을 받을 수 있습니다. 자세한 내용은 Qlik AutoML에 대한 알림 구성을 참조하십시오.

데이터 드리프트 및 예측 이벤트 세부 정보 보기

예측을 실행한 후 데이터 드리프트 모니터링 창으로 전환하여 다음 사항에 대한 세부 정보를 확인합니다.

• 적용 데이터 집합의 각 기능에 대한 데이터 드리프트 수준입니다. 비교는 적용 데이터 집합과 교육 데이터 집합 사이에서 수행됩니다.

• 예측 이벤트에 대한 세부 정보(예: 성공 또는 실패 여부, 생성된 예측 수).

자세한 내용은 배포된 모델의 성능 및 사용량 모니터링을 참조하십시오.