머신러닝으로 작업 Qlik Answers
Qlik Answers의 AI 기반 기술을 사용하여 Qlik 프로젝트 자동화된 기계 학습을 사용할 수 있습니다.
에이전트 기반 Qlik Answers 경험에서, 자연어로 머신러닝 워크플로를 생성하고 실행할 수 있습니다.동일한 채팅 환경에서 데이터 세트를 탐색하고, 실험을 구성 및 훈련하고, 예측을 실행할 수 있습니다.
Qlik Answers에서 Predict 작업

시작하기 전에
전제 조건:
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귀하의 테넌트는 교차 지역 추론이 켜져 있습니다. 즉, 테넌트는 에이전트 Qlik Answers 경험을 위해 활성화되어야 합니다.
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테넌트 및 구독에는 Qlik Answers 용량이 있습니다.
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필요한 데이터 세트 및 Qlik 프로젝트 자산에 액세스할 수 있습니다.
Qlik Answers에서 Qlik 프로젝트 열기
다음과 같이 하십시오.
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열기 Answers 를 클릭하여 Qlik Answers을(를) 엽니다.
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드롭다운 메뉴에서 Predict를 선택합니다.
열기 Predict

엔드투엔드 워크플로
Predict와(과) 함께 작업할 때는 다음 워크플로를 사용하십시오.
1단계: 데이터 집합 탐색 및 통찰력
학습 전에 데이터셋 통찰력을 사용하여 데이터 품질과 후보 필드를 이해하세요.통찰력과 타겟 추천을 요청하세요.
사용하려는 데이터 집합의 정확한 이름을 알 필요도 없습니다. 사용 가능한 데이터 집합 목록을 요청할 수 있습니다.
| 작업 | 질문 예 | 메모 |
|---|---|---|
| 데이터 집합 선택 |
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| 데이터 집합 통찰력 |
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또는, Qlik Cloud에서 데이터 세트를 먼저 열고 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.
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| 대상 추천 |
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데이터셋을 선택하고 인사이트를 탐색한 후 팔로우업 질문으로 유용합니다. |
2단계: 실험 교육 및 모니터링
목표를 설명하고 에이전트가 실험을 구성하고 실행하도록 합니다.회귀 및 분류 실험 유형이 지원됩니다.데이터 집합과 대상을 선택한 후 교육을 시작하라는 메시지가 표시됩니다.
이전에 머신러닝 워크플로를 이미 시작했다면, Predict에 기존 실험을 모니터링하도록 요청할 수 있습니다.
| 작업 | 질문 예 | 메모 |
|---|---|---|
| 실험 훈련 (데이터 집합이 이미 선택됨) |
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사용할 교육 데이터 집합을 선택한 후 후속 질문으로 유용합니다. |
| 실험 교육 (선택된 데이터셋 없음) |
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이 질문들은 이름으로 데이터 집합을 수동으로 검색하지 않고 바로 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다. |
| 실험 모니터링 |
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- |
3단계: 모델 해석 및 권장 사항
교육이 완료되면 모델 동작에 대한 일반 언어 해석 및 모델 출력 기반 권장 사항을 요청할 수 있습니다.
| 작업 | 질문 예 | 메모 |
|---|---|---|
| 모델 권장 사항 |
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최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열거나 프롬프트에서 실험 이름을 참조해야 합니다. |
| 모델 메트릭 및 인사이트 |
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최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열거나 프롬프트에서 실험 이름을 참조해야 합니다. |
채팅에서 모델을 분석할 때, 원본 보기를 클릭하여 기능 중요도 분할 차트 및 자연어 통찰력을 포함한 추가 세부 정보를 확장할 수 있습니다.
소스 보기를 사용하여 포함된 차트가 있는 모델 분석

4단계: 배포, 활성화 및 예측
학습 후, 모델을 배포하여 ML 배포를 생성할 수 있습니다.모델을 배포하도록 요청한 후, 배포를 확인하라는 메시지가 표시됩니다.
배포한 모델을 사용하여 배치 예측을 실행할 수도 있습니다.시스템이 호환되는 적용 데이터 집합을(를) 검색하여 선택할 수 있도록 나열합니다.또한 자연어 프롬프트를 사용하여 특정 적용 데이터 집합을 선택할 수도 있습니다.
배포된 모델은 예측이 생성됨에 따라 자동으로 활성화되며, 이는 구독에 사용 가능한 용량에 따라 달라집니다.
| 작업 | 질문 예 | 메모 |
|---|---|---|
| 모델 배포 및 모니터링 |
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모델 분석 직후에 후속 질문으로 유용합니다. 최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열거나 프롬프트에서 실험 이름을 참조해야 합니다. |
| 예측—요청 시작 |
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최상의 결과를 얻으려면, 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다. |
| 예측—적용 데이터 세트 선택 |
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최상의 결과를 얻으려면, 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다. |
| 예측—상태 모니터링 |
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최상의 결과를 얻으려면, 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다. |
| 예측—예측 출력 탐색 |
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최상의 결과를 얻으려면, 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다. |
질문하는 모범 사례
Qlik 프로젝트를 Qlik Answers에서 사용할 때 최상의 결과를 얻으려면 다음 일반 지침을 팔로우하세요.
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시작하는 방법을 잘 모르겠다면, Predict에 무엇을 할 수 있는지 물어보세요. Qlik Answers는 지원되는 기능 목록을 제공할 수 있습니다.
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항목을 변경할 때, 또는 필요한 응답을 얻지 못하는 경우 새로운 대화를 시작합니다.
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필요한 응답을 얻지 못하고 있다면, 더 자세한 내용을 제공하고 무엇을 하려는지 구체적으로 명시해 보십시오.예를 들어, 데이터세트 및 기타 자산의 정확한 이름을 참조하면 학습을 시작하거나 예측을 실행할 때 Qlik Answers 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
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처음에 필요한 답변을 얻지 못할 경우, 질문을 다시 표현해 보십시오.
자세한 내용은 Qlik Answers와(과) 채팅하기 위한 모범 사례을 참조하십시오.
권한
엔드투엔드 머신러닝 워크플로를 완료하려면 Qlik Answers 및 Qlik 프로젝트 권한이 모두 필요합니다.
구체적으로 다음이 필요합니다.
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전문 사용자 권한 (사용자 기반 구독에만 적용됨)
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필수 에이전틱 AI > 데이터 분석 권한은 허용됨으로 설정되어야 합니다.이 권한은 테넌트 관리자가 지정합니다.
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테넌트 관리자가 할당한 ML 실험 및 배포 작업을 위한 필요한 Qlik 프로젝트 권한.참고:
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데이터 세트, 실험 및 배포가 있는 공간에 대한 액세스.참고:
제한 사항
데이터 집합
데이터 집합 업데이트 및 삭제
채팅에서 데이터 집합을 업로드하거나 삭제할 수 없습니다.
데이터 집합 변경
채팅에서는 다음을 수행할 수 없습니다.
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실험 버전을 실행한 후 교육 데이터 집합 변경.
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동일한 채팅 내에서 다른 적용 데이터 세트로 여러 예측 실행
해결 방법으로, 다른 데이터 집합을 사용하여 실험을 훈련하거나 예측을 실행해야 할 때 먼저 새 채팅을 시작하세요.실험을 훈련하는 경우, 새 채팅에서 새 실험을 만들어야 합니다.
새 채팅 시작에 대한 자세한 내용은 Qlik Answers와 채팅하기을(를) 참조하십시오.
대규모 데이터 집합
채팅은 Qlik Cloud 테넌트의 다음 제한 중 하나라도 초과하는 데이터 집합을 지원하지 않습니다.
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최대 데이터 세트 크기 (학습 데이터 세트)
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최대 데이터 세트 셀 개수 (학습 데이터 세트)
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포함된 열의 최대 개수(학습 및 적용 데이터세트)
실험 기능
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편향 감지는 지원되지 않습니다.
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모델 교육 보고서를 분석하거나 다운로드할 수 없습니다.
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실험에 대해 포함된 분석(비교 및 분석 탭)에 액세스할 수 없습니다.
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실험을 구성할 때, 모든 기능과 알고리즘이 훈련을 위해 선택됩니다.기능 또는 알고리즘을 선택 취소할 수 없습니다.또한, 모델 훈련에는 항상 지능형 모델 최적화가 사용되며—수동 최적화는 지원되지 않습니다.
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실험의 두 번째 및 후속 버전을 훈련하는 것은 불가능합니다.
모델 유형
시계열 모델에는 사용할 수 없습니다.
예측 유형
실시간 또는 커넥터 기반 예측에는 사용할 수 없습니다.
ML 모델 관리
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채팅에서 기존에 배포된 모델을 교체할 수 없습니다.
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채팅에서 다른 실험 버전의 여러 모델을 배포할 수 없습니다.
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배포에 대한 포함된 분석(모델 운영 및 드리프트 모니터링)에 액세스할 수 없습니다.