# 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 [Working with experiments](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm)을 참조하십시오.

## 실험 교육 실행

다음과 같이 하십시오.

1. 새 실험을 만들고 구성하거나 카탈로그에서 실험을 엽니다.

2. 실험 실행을 클릭하여 교육을 시작합니다.

   (다음 버전의 경우 버튼에 Run v2, Run v3 등이 표시됩니다.)

교육이 완료되면 모델 메트릭을 사용할 수 있게 됩니다.이제 모델을 검토하고 구체화할 준비가 되었습니다.자세한 내용은 [모델 검토](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/reviewing-experiments.htm) 및 [모델 구체화](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/refining-models.htm)를 참조하십시오.

## 교육 작업 관리

테넌트 관리자는 관리 활동 센터에서 실험 교육 활동을 중지하거나 취소할 수 있습니다.자세한 내용은 [Qlik 프로젝트 관리](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm)를 참조하십시오.

## 알림 구성

단일 모델의 교육이 완료되었을 때와 실험 버전의 모든 모델의 교육이 완료되었을 때 알림을 받을 수 있습니다.자세한 내용은 [Qlik 프로젝트에 대한 알림 구성](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automl-customize-experience.htm#Configur)를 참조하십시오.

## 실패한 실험 버전 처리

학습 중에 버전이 실패하면 모델 탭의 실패한 버전 테이블에 표시됩니다.다음을 수행할 수 있습니다.

* 오류 세부 정보를 확인하여 학습이 실패한 원인을 파악하십시오.

* 목록에서 실패한 버전을 삭제합니다.

자세한 내용은 [실패한 버전 보기](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-quick.htm#ViewingFailed)를 참조하십시오.