Qlik AutoML을 사용한 기계 학습
자동화된 기계 학습은 데이터에서 패턴을 찾고 이를 사용하여 미래 데이터에 대한 예측을 수행합니다. Qlik Cloud 분석 허브의 기계 학습 실험을 통해 다른 사용자와 공동 작업하고 Qlik Sense 앱에서 예측 분석을 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 선택하십시오. 모델을 배포하여 비즈니스 문제의 결과를 예측합니다. 예측 결과에 영향을 미치는 변수를 탐색하고 데이터를 철저히 이해하십시오.
Qlik AutoML은 다음 구독 제품을 사용하는 고객에게 제공됩니다.
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Qlik Cloud Analytics 프리미엄 및 Enterprise가 있는 차트의 속성 패널
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Qlik Cloud Data Integration 표준, Premium 및 Enterprise
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Qlik Sense Enterprise SaaS
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Qlik Sense Enterprise SaaS 클라이언트 관리에 대한 추가 기능
Qlik Cloud 정부는 Qlik AutoML을 지원하지 않습니다.
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.
ML 배포 작업
모델 배포, 예측, API 사용 등에 대해 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.
Qlik AutoML(레거시) 설명서 (영어로만 제공)
Qlik Cloud에 포함되지 않은 Qlik AutoML의 독립 실행형 버전을 찾고 있다면 이 설명서를 확인하십시오.