Qlik 프로젝트를 사용한 머신 러닝
자동화된 머신 러닝은 데이터에서 패턴을 찾아 향후 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용합니다. Qlik Cloud Analytics의 머신 러닝 실험을 통해 다른 사용자와 협업하고 예측 분석을 Qlik Sense 응용 프로그램에 통합할 수 있습니다. 예측을 수행하는 것 외에도 예측 결과에 영향을 미치는 주요 기능에 대한 심층 분석을 수행할 수 있습니다.
카탈로그에서 과거 데이터를 로드하고, 자동화된 머신 러닝 프로세스를 시작한 다음, 사용 사례에 가장 적합한 머신 러닝 모델을 선택합니다. 비즈니스 문제의 결과를 예측하려면 모델을 배포합니다. 예측 결과에 영향을 미치는 변수를 탐색하고 데이터에 대한 철저한 이해를 얻으십시오.
또는 개발자는 기계 학습 API를 사용하여 Qlik 프로젝트 기능을 자체 워크플로에 통합할 수 있습니다. 시작하는 데 도움이 되는 튜토리얼은 자동화된 머신 러닝 튜토리얼을 참조하십시오.
Qlik Cloud 정부는 Qlik 프로젝트를 지원하지 않습니다.
머신 러닝 시작하기
머신 러닝 이해
머신 러닝의 기본 개념과 이를 사용해야 하는 이유에 대해 알아봅니다.
머신 러닝 질문 정의
머신 러닝 질문을 정의하고 구조화된 프레임워크를 팔로우하는 방법에 대해 알아봅니다.
학습 데이터 세트 준비
머신 러닝 모델 학습에 사용할 데이터 세트를 준비하는 방법에 대해 알아봅니다.
Qlik 프로젝트 제한 사항 및 용량
Qlik 프로젝트 및 Qlik Cloud 플랫폼에 적용되는 가드레일 및 제한 사항에 대해 알아봅니다.
실험 작업
ML 배포 작업
모델 배포
새 데이터에 대한 예측을 수행할 준비가 된 모델을 생성한 경우 이를 ML 배포에 배포합니다.
ML 배포 작업
모델 배포, ML 배포 관리 및 예측을 위해 배포된 모델을 활성화하는 방법에 대해 알아봅니다.
예측 작업
예측 작업
인터페이스 또는 API를 사용하여 예측을 생성하기 위해 ML 배포를 사용하는 방법에 대해 알아봅니다.
일괄 예측 만들기
ML 배포 인터페이스를 사용하여 예측 데이터가 포함된 데이터 세트를 생성합니다.
예측 중 SHAP 데이터 세트 생성
예측을 수행할 때 데이터 이면의 키 드라이버를 이해하기 위해 SHAP 값을 사용하는 방법을 이해합니다.
실시간 예측 만들기
하나 또는 소수의 데이터 행에 대한 실시간 예측을 생성하기 위해 머신 러닝 API에 액세스하고 사용하는 방법에 대해 알아봅니다.
Qlik 프로젝트 분석 커넥터로 예측
Qlik 프로젝트 분석 커넥터를 사용하여 배포와 통신하고 응용 프로그램 및 스크립트에서 직접 예측을 수행합니다.
실습 튜토리얼 및 가이드
자습서 – 예측 데이터 생성 및 시각화
이 튜토리얼에서는 실험을 만들고 학습시키며, 모델을 배포하고 예측을 생성하며, Qlik Sense 응용 프로그램에서 예측 데이터를 시각화하는 방법을 보여줍니다.
튜토리얼 — 다변량 시계열 예측으로 판매 예측
이 튜토리얼에서는 특정 시간 예측을 수행할 수 있는 모델을 학습, 배포 및 예측하는 과정을 안내합니다.
Qlik 프로젝트 비디오
머신 러닝을 시작하려면 짧은 비디오를 시청하십시오.
예 - Qlik 프로젝트 분석 커넥터를 사용한 가상 분석(What-if 분석)
이 예제에서 실제 가상 시나리오를 처음부터 끝까지 탐색해 보십시오.
Qlik 프로젝트 비디오
머신 러닝을 시작하려면 짧은 비디오를 시청하십시오.