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ML 예측 작업

기계 학습 모델을 배포한 후에는 모델을 사용하여 예측을 만들 수 있습니다. 이러한 예측을 사용하여 데이터를 기반으로 보다 효율적이고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

ML 배포를 만들기 및 편집하고 개인 또는 공유 공간에서 예측을 만들 수 있습니다. 관리 공간에 ML 배포를 게시하고 예측을 생성할 수도 있습니다. ML 배포에 대한 액세스는 공간을 통해 제어됩니다. 공간에 대한 자세한 내용은 공간에서 작업을 참조하십시오.

ML 배포는 개인, 공유 및 관리 공간에서 만들어질 수 있습니다. ML 배포에서 생성된 예측 데이터는 개인, 공유 또는 관리 공간에 저장할 수 있습니다.

워크플로

다음 단계는 ML 배포 및 예측 작업 방법의 예입니다.

  1. 모델 배포

    예측에 사용할 모델을 배포합니다.

    모델 배포

  2. 예측 만들기

    데이터 집합에 대한 수동 또는 예약 예측을 수행하거나 예측 API를 사용합니다.

    데이터 집합에 대한 예측 만들기

  3. 모델 승인 얻기

    ML 배포를 통해 예측을 수행하려면 먼저 소스 모델을 활성화하여 예측을 수행해야 합니다. 모델 승인은 특정 권한이 있는 사용자와 관리자가 수행할 수 있습니다.

    배포된 모델 승인

  4. 예측 통찰력 시각화

    만들어진 예측 데이터를 앱에 로드하고 시각화를 만듭니다.

    Qlik Sense 앱에서 SHAP 값 시각화

  5. 가상 시나리오로 데이터 탐색

    예측 API를 앱에 통합하여 실시간 예측을 가져옵니다. 이를 통해 기능 값을 변경하고 새 값에 대한 예측 결과를 얻어 가상 시나리오를 시도할 수 있습니다. 레코드는 API를 통해 ML 배포에 전달되고 응답은 실시간으로 수신됩니다. 예를 들어, 계획 유형을 변경하거나 기본 요금을 인상하면 고객 이탈 위험은 어떻게 됩니까?

  6. 작업 수행

    예측 통찰력과 시나리오를 분석하여 어떤 작업을 수행해야 하는지 알아냅니다. Qlik 응용 프로그램 자동화를 사용하면 작업을 자동화하고 기계 학습 사용 사례를 위한 특정 템플릿을 제공할 수 있습니다. 자동화에 대한 자세한 내용은 Qlik 응용 프로그램 자동화 (영어로만 제공)을 참조하십시오.

요구 사항 및 권한

이 섹션에는 ML 배포 작업을 위한 사용자 요구 사항과 이를 통해 수행하는 예측이 나열되어 있습니다.

ML 배포

ML 배포 작업을 수행하려면 다음이 필요합니다.

  • 전문가 또는 Full User 권한

  • ML 배포를 보고 만듭니다. Automl Deployment Contributor 또는 Automl Experiment Contributor 보안 역할

  • ML 배포 편집 및 삭제: Automl Deployment Contributor 보안 역할

  • ML 배포가 위치한 공간에서 필요한 역할입니다.

자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

예측

예측 구성을 만들기, 편집, 삭제하려면 다음이 필요합니다.

  • 전문가 또는 Full User 권한

  • Automl Deployment Contributor 보안 역할

  • ML 배포가 위치한 공간에서 필요한 역할입니다.

예측은 예측 구성의 일괄 예측 또는 실시간 예측으로 실행할 수 있습니다. Qlik AutoML 커넥터를 사용하여 예측을 실행할 수도 있습니다.

이러한 방법을 사용하여 예측을 실행하려면 다음이 필요합니다.

  • Automl Deployment Contributor 보안 역할

  • ML 배포가 위치한 공간에서 필요한 역할:

    • 공유 공간: 전문가 또는 Full User 권한이 있는 사용자에게는 공간에서 소유자, 관리할 수 있음, 편집할 수 있음 또는 데이터를 소비할 수 있음 역할이 필요합니다. 분석가 권한이 있는 사용자에게는 공간에서 소유자 또는 데이터를 소비할 수 있음 역할이 필요합니다.

    • 관리 공간: 전문가 또는 Full User 권한이 있는 사용자에게는 공간에서 소유자, 관리할 수 있음 또는 데이터를 소비할 수 있음 역할이 필요합니다. 분석가 권한이 있는 사용자에게는 공간에서 소유자 또는 데이터를 소비할 수 있음 역할이 필요합니다.

  • AutoML 사용자 인터페이스로 구성된 예약된 예측의 경우 예측 구성 소유자에 대한 요구 사항도 있습니다. 참조: 예측 구성 소유권

Qlik AutoML 사용자 인터페이스에서 만들어진 예측은 데이터 집합으로 만들어집니다. 따라서 Qlik Cloud의 데이터 소스 작업에 대한 동일한 요구 사항이 이 예측 출력 작업(예: Qlik Sense 앱에서 사용)에 적용됩니다. 개인 공간에 데이터 집합을 만들려면 Private Analytics Content Creator 역할이 있어야 합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

모델 승인

ML 배포를 위해 소스 배포 모델을 활성화 및 비활성화하려면 특정 권한이 필요합니다. 이러한 권한은 해당 작업을 사용자 또는 관리자로서 수행하는지에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

자세한 정보

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