교육 실험

기계 학습 모델을 교육한다는 것은 데이터를 알고리즘에 공급하고 알고리즘이 데이터의 패턴을 학습하게 하는 것을 의미합니다. 데이터에 대한 초기 교육 후 생성된 메트릭에서 모델에 대해 많은 것을 배우게 됩니다. 배포하기에 충분한 모델을 갖기 전에 구체화 및 재교육을 여러 번 반복해야 합니다.

요구 사항 및 권한

ML 실험 작업을 위한 사용자 요구 사항에 대해 자세히 알아보려면 실험 작업을 참조하십시오.

실험 교육 실행

다음과 같이 하십시오.

1. 새 실험을 만들고 구성하거나 카탈로그에서 실험을 엽니다.

2. 화면 오른쪽 아래에서 실험 실행을 클릭하여 교육을 시작합니다.

   (이후 새 버전을 만들려면 실험 구성 패널이 열려 있을 때 새 버전을 클릭합니다.)

교육이 완료되면 모델 메트릭이 표시됩니다. 이제 모델을 검토하고 구체화할 준비가 되었습니다. 자세한 내용은 모델 검토 및 모델 구체화를 참조하십시오.

교육 작업 관리

테넌트 관리자는 관리 콘솔에서 실험 교육 작업을 중지하거나 취소할 수 있습니다. 자세한 내용은 실험 및 ML 배포 관리을 참조하십시오.

알림 구성

단일 모델의 교육이 완료되었을 때와 실험 버전의 모든 모델의 교육이 완료되었을 때 알림을 받을 수 있습니다. 자세한 내용은 Qlik AutoML에 대한 알림 구성을 참조하십시오.