머신러닝으로 작업 Qlik Answers | Qlik Cloud 도움말
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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

Training ML experiment in agentic experience
Govnote-not-inQlik Cloud 정부에서 지원되지 않습니다.
Govnote-not-inQlik Cloud 정부 - DoD에서 지원되지 않습니다.

시작하기 전에

전제 조건:

  • 귀하의 테넌트는 교차 지역 추론이 켜져 있습니다. 즉, 테넌트는 에이전트 Qlik Answers 경험을 위해 활성화되어야 합니다.

    지역 간 추론 활성화

  • 테넌트 및 구독에는 Qlik Answers 용량이 있습니다.

    Qlik Answers용량

  • 필요한 데이터 세트 및 Qlik 프로젝트 자산에 액세스할 수 있습니다.

    권한

Qlik Answers에서 Qlik 프로젝트 열기

  1. 열기 Answers 를 클릭하여 Qlik Answers을(를) 엽니다.

  2. 드롭다운 메뉴에서 Predict를 선택합니다.

    열기 Predict

    Selecting the predict agent in chat

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.

데이터셋 탐색 및 통찰력을 위한 질문 예
작업 질문 예 메모
데이터 집합 선택
  • 훈련에 사용할 수 있는 데이터 세트를 보여주세요

  • 훈련에 어떤 데이터 세트를 사용할 수 있나요?

  • 데이터 세트 목록

-
데이터 집합 통찰력
  • <dataset name>에 대한 데이터 집합 통찰력을 보여줄 수 있나요?

또는, Qlik Cloud에서 데이터 세트를 먼저 열고 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

  • 이 데이터 집합에 대한 데이터 집합 통찰력을 보여줄 수 있나요?

  • 이 데이터 세트의 어떤 특성이 높은 집합 크기를 가집니까

대상 추천
  • 대상으로 사용할 열은 어떤 것을 추천하시나요?

  • 대상에 대한 권장 사항은 무엇입니까?

  • 훈련된 모델이 예측해야 할 열은 무엇입니까

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.

실험 교육 및 모니터링을 위한 예시 질문
작업 질문 예 메모
실험 훈련 (데이터 집합이 이미 선택됨)
  • 나는 <column name>을(를) 예측하고 싶습니다.

  • <column name>을(를) 대상으로 지정

사용할 교육 데이터 집합을 선택한 후 후속 질문으로 유용합니다.
실험 교육 (선택된 데이터셋 없음)
  • <column name>을(를) 예측하도록 모델을 훈련합니다. <dataset name or a keyword>을(를) 사용합니다.

  • <dataset name or a keyword> 데이터를 사용하여 실험 만들기

이 질문들은 이름으로 데이터 집합을 수동으로 검색하지 않고 바로 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실험 모니터링
  • 내 가장 최근 실험 및 해당 상태 나열

  • 내 실험의 상태는 무엇인가요?
-

3단계: 모델 해석 및 권장 사항

교육이 완료되면 모델 동작에 대한 일반 언어 해석 및 모델 출력 기반 권장 사항을 요청할 수 있습니다.

모델 분석 예시 질문
작업 질문 예 메모
모델 권장 사항
  • 이 실험에서 가장 좋은 모델은 무엇인가요?

  • 저는 <experiment name> 실험을 열어 두었습니다. 가장 좋은 모델은 무엇인가요?

  • 저는 <experiment name> 실험을 열어 두었습니다. 비즈니스 청중을 위해 최적의 모델 성능을 요약합니다.

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열거나 프롬프트에서 실험 이름을 참조해야 합니다.
모델 메트릭 및 인사이트
  • 이 실험에서 가장 좋은 모델 알고리즘은 무엇입니까

  • 저는 <experiment name> 실험을 열어 두었습니다. 최고 모델의 메트릭은 무엇인가요?

  • 이 실험에 대한 모델 통찰력 및 기능 중요도 탐색

  • 저는 <experiment name> 실험을 열어 두었습니다. 이 모델에 가장 큰 영향을 미치는 기능은 무엇입니까?

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

Using View source to analyze models with embedded charts

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.

배포 및 예측에 대한 예시 질문
작업 질문 예 메모
모델 배포 및 모니터링
  • 이 실험에 가장 적합한 모델을 배포합니다.

  • 저는 <experiment name> 실험을 열어 두었습니다. 배포 세부 정보 보기

  • 이 실험의 배포 상태 확인

모델 분석 직후에 후속 질문으로 유용합니다.

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열거나 프롬프트에서 실험 이름을 참조해야 합니다.

예측—요청 시작
  • 이 배포로 예측 실행

  • 배포 <deployment name>으로 예측을 실행합니다.

최상의 결과를 얻으려면, 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.
예측—적용 데이터 세트 선택
  • 이 배포에서 예측에 사용할 적용 데이터 집합으로 <apply dataset name>을(를) 사용합니다.

  • 배포 <deployment name>이(가) 열려 있습니다. <apply dataset name> 데이터 집합으로 예측 실행

최상의 결과를 얻으려면, 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.
예측—상태 모니터링
  • 이 배포에 대한 배치 예측 상태 확인

최상의 결과를 얻으려면, 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.
예측—예측 출력 탐색
  • 배포 <deployment name>이(가) 열려 있습니다. 현재 예측 결과를 탐색합니다

  • 이 배포에 대한 내 최신 예측을 보여줘

최상의 결과를 얻으려면, 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.

질문하는 모범 사례

Qlik 프로젝트Qlik Answers에서 사용할 때 최상의 결과를 얻으려면 다음 일반 지침을 팔로우하세요.

  • 시작하는 방법을 잘 모르겠다면, Predict에 무엇을 할 수 있는지 물어보세요. Qlik Answers는 지원되는 기능 목록을 제공할 수 있습니다.

  • 항목을 변경할 때, 또는 필요한 응답을 얻지 못하는 경우 새로운 대화를 시작합니다.

  • 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.

  • 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 AnswersQlik 프로젝트 권한이 모두 필요합니다.

구체적으로 다음이 필요합니다.

제한 사항

데이터 집합

채팅에서 데이터 집합을 업로드하거나 삭제할 수 없습니다.

채팅에서는 다음을 수행할 수 없습니다.

  • 실험 버전을 실행한 후 교육 데이터 집합 변경.

  • 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.

채팅은 Qlik Cloud 테넌트의 다음 제한 중 하나라도 초과하는 데이터 집합을 지원하지 않습니다.

  • 최대 데이터 세트 크기 (학습 데이터 세트)

  • 최대 데이터 세트 셀 개수 (학습 데이터 세트)

  • 포함된 열의 최대 개수(학습 및 적용 데이터세트)

실험 기능

  • 편향 감지는 지원되지 않습니다.

  • 모델 교육 보고서를 분석하거나 다운로드할 수 없습니다.

  • 실험에 대해 포함된 분석(비교분석 탭)에 액세스할 수 없습니다.

  • 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.

  • 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

  • 채팅에서 기존에 배포된 모델을 교체할 수 없습니다.

  • 채팅에서 다른 실험 버전의 여러 모델을 배포할 수 없습니다.

  • 배포에 대한 포함된 분석(모델 운영 및 드리프트 모니터링)에 액세스할 수 없습니다.

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