분석 연결 시작하기

기계 학습 연결을 만들고 로드하기 전에 REST 기반 API 종료 지점을 노출하는 타사 기계 학습 모델을 만들고 배포하거나 액세스할 수 있어야 합니다.

다음과 같이 기계 학습 모델을 만들고 학습시키고 배포할 수 있는 여러 타사 플랫폼이 있습니다.

• Azure ML

• Amazon SageMaker

Azure Machine Learning 스튜디오에서 코드 없는 AutoML을 사용하여 분류 모델 학습

Amazon SageMaker 시작하기

기계 학습 종료 지점에 대한 분석 연결 활성화

기계 학습 종료 지점은 기본적으로 비활성화되어 있습니다.

테넌트 관리자는 설정 창의 기능 제어에 있는 관리 콘솔에서 기계 학습 종료 지점을 활성화할 수 있습니다.

분석 연결 및 서버 측 확장 구문 사용

분석 연결은 계산을 위해 외부에 노출된 기계 학습 종료 지점으로 데이터를 보낼 수 있으며 반환된 데이터는 Qlik Sense 앱에 로드할 수 있습니다.

데이터 로드 스크립트 및 차트 표현식은 분석 연결을 Qlik Sense 앱에 추가할 수 있는 두 가지 방법입니다. SSE(서버 측 확장) 기능과 매개 변수는 모두 Qlik Sense 내에서 처리된 다음 기계 학습 모델로 전송되는 REST 요청으로 변환됩니다. SSE 로드 스크립트 및 차트 표현식은 SSE 구문을 준수해야 합니다. 서버 측 확장 구문을 참조하십시오.

데이터 로드 스크립트

• Qlik Sense 데이터 로드 스크립트의 LOAD ... EXTENSION 문을 사용하여 SSE 호출에서 테이블을 반환하고 분석 연결에서 데이터를 로드할 수 있습니다. 단일 테이블을 모델에 보낼 수 있으며 단일 데이터 테이블이 반환됩니다.

• Qlik Sense 데이터 로드 스크립트에서 SSE 함수를 사용하면(LOAD ... EXTENSION 문 제외), 집합 크기가 유지되고 단일 열이 반환됩니다.

• 다른 LOAD 문(예: Load ... From ...) 내에서 SSE 함수 호출은 스칼라 및 집계 함수 유형만 지원합니다. 이는 단일 호출로 이어지는 데이터를 집계하지 않는 한 n개의 행을 포함하는 데이터가 모델에 대한 n번의 호출이 발생함을 의미합니다.

• 데이터 유형은 분석 연결에서 자동으로 감지됩니다. 데이터에 숫자 값과 적어도 하나의 NULL이 아닌 텍스트 문자열이 있으면 이 필드가 텍스트로 간주됩니다. 다른 경우에는 숫자로 간주됩니다. String() 또는 Mixed()로 필드 이름을 래핑하여 데이터 유형을 강제로 설정할 수 있습니다. String()는 필드를 텍스트로 만듭니다. 필드가 숫자인 경우 이중 값의 텍스트 부분이 추출되고 변환은 수행되지 않습니다. Mixed()는 필드를 이중으로 만듭니다.

차트 표현식

• 차트 표현식은 SSE 함수 호출에서 반환된 테이블을 사용할 수 없습니다. 차트 표현식에서 SSE 함수를 사용하면 집합 크기가 유지되고 반환된 첫 번째 열만 Qlik Sense에서 사용됩니다.