# 실시간 예측 만들기

ML 배포를 사용하여 새 데이터에 대한 향후 결과를 예측합니다. [기계 학습 API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)의 실시간 예측 종료 지점을 사용하여 실시간 예측을 만듭니다.

결제 시 고객 할인에 대한 실시간 결정 등 실시간으로 예측할 수 있습니다. 예측이 생성되면 예측 인사이트를 Qlik Sense 응용 프로그램으로 로드할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 시각화하고 상호 작용하며 가상 시나리오를 만들 수 있습니다.

정보 메모

실시간 예측 API는 사용 중지되었으며 [기계 학습 API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)의 실시간 예측 종료 지점으로 바뀌었습니다. 기능 자체가 사용 중지된 것은 아닙니다. 향후 실시간 예측을 위해서는 기계 학습 API의 실시간 예측 종료 지점을 사용합니다. 실시간 예측 API에서 기계 학습 API로 마이그레이션하는 데 대한 도움말은 [Qlik Cloud 개발자 포털의 마이그레이션 가이드](https://qlik.dev/apis/rest/automl-deployments/#migrate-from-the-automl-real-time-predictions-api-to-the-machine-learning-api)를 참조하십시오.

## API를 사용하여 실시간 예측 만들기

ML 배포 인터페이스의 실시간 예측 창을 통해 기계 학습 API의 실시간 예측 종료 지점에 액세스할 수 있습니다. 이 창은 배포의 기본 모델이 활성화되고 실시간 예측에 필요한 권한이 있는 경우에 표시됩니다.

실시간 예측 종료 지점은 Qlik 프로젝트과 Qlik Cloud의 다른 기능(Qlik Sense 및 자동화 포함)과 외부 응용 프로그램 간의 양방향 통신입니다. 종료 지점을 사용하면 데이터를 모델에 전달하여 프로그래밍 방식으로 예측을 수행하고 예측 결과를 실시간으로 검색할 수 있습니다.

실시간 예측 창

실시간 예측 창

실시간 예측 창 ![실시간 예측 창.](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml_realtime-predictions.png)

다음과 같이 하십시오.

1. ML 배포에서 실시간 예측 창을 엽니다.

2. 복사 버튼을 사용하여 해당 URL이나 JSON을 클립보드에 복사합니다(사용할 별칭을 선택하는 방법에 대한 자세한 내용은 [실시간 예측에서 모델 별칭 사용](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-real-time-predictions.htm#AliasPredictions)을 참조하십시오).

3. 기계 학습 API에 대한 호출을 자체 응용 프로그램에 통합하거나 원하는 도구를 사용하여 API를 수동으로 호출합니다.

   기계 학습 API에 대한 실시간 종료 지점 사양은 [동기식 요청/응답에서 예측 생성](https://qlik.dev/apis/rest/ml/#post-v1-ml-deployments-deploymentId-realtime-predictions-actions-run)을 참조하십시오.

기계 학습 API에 대한 보다 일반적인 정보는 [기계 학습 API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)를 참조하십시오.

## 실시간 예측에 대한 요구 사항

* 실시간 예측 종료 지점을 사용하려면 API 키가 필요합니다. 사용자는 API 키를 생성하려면 테넌트에서 API 키 관리 권한이 있어야 합니다. [API 키 생성 및 관리](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-generate-api-keys.htm#Generating)을 참조하십시오.

* 예측을 수행하려면 사용 중인 ML 배포의 소스 모델이 활성화되어야 합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

  * [배포된 모델 승인](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm)

  * [관리자로서 모델 승인 작업](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-approve-models-admin.htm)

* ML 배포 및 예측 작업을 수행하려면 올바른 권한이 필요합니다. 자세한 내용은 [요구 사항 및 권한](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-predictions.htm#Requirements)을 참조하십시오.

## 실시간 예측에서 모델 별칭 사용

ML 배포에 여러 모델을 추가할 수 있습니다. ML 배포에서는 별칭 시스템을 사용하여 예측에 사용할 모델을 동적으로 바꿀 수 있습니다. 자세한 내용은 [ML 배포에서 여러 모델 사용](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-deployment-available-models.htm)을 참조하십시오.

URL이나 JSON을 복사할 때 다음과 같은 옵션을 사용할 수 있습니다.

* 기본 예측: 이 옵션을 사용하면 ML 배포에서 기본 별칭으로부터 예측을 생성할 수 있습니다.

* 별칭 예측: ML 배포에 추가한 별칭에서 예측을 생성하려면 이 옵션을 사용합니다. 드롭다운 메뉴를 사용하여 별칭을 선택한 다음 URL이나 JSON을 복사합니다.

## 데이터 드리프트 및 예측 이벤트 세부 정보 보기

실시간 예측을 실행한 후 ML 배포를 열고 작업 모니터링 및 데이터 드리프트 모니터링 창을 살펴봅니다. 이러한 보기에서는 다음을 평가할 수 있습니다.

* 예측에 관련된 각 기능에 대한 데이터 드리프트 수준. 비교는 Qlik 프로젝트 실시간 예측 API에 전송한 데이터와 교육 데이터 집합 간의 비교를 수행합니다.

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

자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

* [배포된 모델 작업 모니터링](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-model-operations.htm)

* [배포된 모델에서 데이터 드리프트 모니터링](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-drift.htm)