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Qlik AutoML을 사용한 기계 학습

자동화된 기계 학습은 데이터에서 패턴을 찾고 이를 사용하여 미래 데이터에 대한 예측을 수행합니다.Qlik Cloud 분석의 기계 학습 실험을 통해 다른 사용자와 공동 작업하고 예측 분석을 Qlik Sense 앱에 통합할 수 있습니다. 예측하는 것 외에도 예측된 결과에 영향을 미치는 주요 기능에 대한 심층 분석을 수행할 수 있습니다.

카탈로그에서 기록 데이터를 로드하고, 자동화된 기계 학습 프로세스를 시작한 다음, 사용 사례에 가장 적합한 기계 학습 모델을 선택합니다. 비즈니스 문제의 결과를 예측하기 위해 모델을 배포합니다. 예측 결과에 영향을 미치는 변수를 탐색하고 데이터를 철저히 이해하십시오.

Qlik AutoML은 다음 구독 제품을 사용하는 고객에게 제공됩니다.

  • Qlik Cloud Analytics 표준, Qlik Cloud Analytics 프리미엄Enterprise

  • Qlik Talend Cloud 표준, Qlik Talend Cloud 프리미엄Qlik Talend Cloud 엔터프라이즈의 세 가지 데이터 필드 유형이 있습니다.

  • Qlik Sense Enterprise SaaS

  • Qlik Sense Enterprise SaaS 클라이언트 관리에 대한 추가 기능

Qlik Cloud 정부 메모

Qlik Cloud 정부는 Qlik AutoML을 지원하지 않습니다.

정보 메모이 기능은 Qlik Sense Business 또는 Qlik Cloud Analytics 표준에서 사용할 수 없습니다. 익명 액세스에서도 사용할 수 없습니다.

기계 학습 기본 사항

실험을 만들기 전에 기계 학습 질문을 정의하고 데이터 집합을 준비해야 합니다. 여기에서 자세히 알아봅니다.

실험 만들기

자동화된 기계 학습 프로세스에 대한 개요를 확인하고 실험 생성을 시작하십시오.

모델 성능 해석

예측 모델 채점에 사용할 수 있는 모델 메트릭에 대해 알아봅니다.

모델 구체화

예측 모델을 어떻게 개선할 수 있습니까? 여기에서 자세히 알아봅니다.

ML 배포 작업

모델 배포, 예측, API 사용 등에 대해 알아봅니다.

예 – 자동화된 기계 학습을 사용한 학습 모델

AutoML이 지능형 최적화 기능을 통해 모델 구체화 프로세스를 어떻게 간소화하는지 알아봅니다.

자습서 – 예측 데이터 생성 및 시각화

이 자습서에서는 실험을 만들고 교육하며, 모델을 배포하고 예측을 만들며, Qlik Sense 앱에서 예측 데이터를 시각화하는 방법을 보여 줍니다.

Qlik AutoML 비디오

기계 학습을 시작하려면 짧은 비디오를 시청하십시오.

자세한 정보

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