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Qlik Answers에서 머신러닝 작업하기

마지막 업데이트: 2026. 10. 20.

Qlik Answers의 AI 기반 기술을 사용하여 Qlik Predict 자동화된 머신러닝으로 작업할 수 있습니다.

에이전틱 Qlik Answers 환경에서는 자연어로 머신러닝 워크플로를 생성하고 실행할 수 있습니다.동일한 채팅 환경에서 데이터 세트를 탐색하고, 실험을 구성 및 학습하며, 예측을 실행할 수 있습니다.

이 Qlik Answers 환경은 외부 LLM 클라이언트에서 Qlik MCP 서버를 통해 Qlik Predict 기능에 액세스하는 것과는 별개입니다.자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Qlik MCP 서버.

Qlik Answers에서 Predict 사용하기

에이전틱 경험에서 ML 실험 학습
Govnote-not-inQlik Cloud 정부에서 지원되지 않습니다.
Govnote-not-inQlik Cloud 정부 - DoD에서 지원되지 않습니다.

시작하기 전에

전제 조건:

Qlik Answers에서 Qlik Predict 여는 중

  1. Qlik Answers을(를) 열려면 열기 Answers를 클릭합니다.

  2. 드롭다운 메뉴에서 Predict를 선택합니다.

    Predict 열기

    채팅에서 예측 에이전트 선택하기

엔드투엔드 워크플로

Predict로 작업할 때 다음 워크플로를 사용하십시오.

1단계: 데이터 세트 탐색 및 인사이트

데이터 세트 인사이트를 사용하여 학습 전에 데이터 품질과 후보 필드를 파악하세요.인사이트 및 타겟 권장 사항을 요청하세요.

또한 사용하려는 데이터 세트의 정확한 이름을 알 필요는 없습니다—사용 가능한 데이터 세트 목록을 요청할 수 있습니다.

데이터 세트 탐색 및 인사이트를 위한 예시 질문
작업 질문 예 메모
데이터 세트 선택
  • 학습에 사용 가능한 데이터 세트를 보여주세요

  • 학습에 어떤 데이터셋을 사용할 수 있나요?

  • 데이터 세트 나열

-
데이터 집합 통찰력
  • <데이터 세트 이름>의 데이터 세트 인사이트를 보여줄 수 있나요?

또는 먼저 Qlik Cloud에서 데이터 세트를 연 다음 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다:

  • 이 데이터셋에 대한 데이터셋 인사이트를 보여줄 수 있나요?

  • 이 데이터 세트에서 카디널리티가 높은 특성은 무엇인가요

대상 추천
  • 어떤 열을 타깃으로 사용하는 것을 권장하나요

  • 대상에 대한 권장 사항은 무엇입니까?

  • 학습된 모델이 예측할 열은 무엇인가요

팔로우업 질문으로 유용함 데이터 세트를 선택하고 인사이트를 탐색한 후.

2단계: 실험 학습 및 모니터링

목표를 설명하고 에이전트가 실험을 구성하고 실행하도록 하세요.회귀 및 분류 실험 유형이 지원됩니다.데이터셋과 타깃을 선택한 후 학습을 시작하라는 메시지가 표시됩니다.

이전에 이미 머신러닝 워크플로를 시작한 경우, Predict에 기존 실험을 모니터링하도록 요청할 수 있습니다.

실험 학습 및 모니터링을 위한 예시 질문
작업 질문 예 메모
실험 학습(데이터셋이 이미 선택됨)
  • <열 이름>을 예측하고 싶습니다

  • <열 이름>을 대상으로 사용

사용할 학습 데이터 세트를 선택한 후 팔로우업 질문으로 유용합니다.
실험 학습 (선택된 데이터 세트 없음)
  • <열 이름>을(를) 예측하도록 모델 학습; <데이터 세트 이름 또는 키워드> 사용

  • <데이터 세트 이름 또는 키워드> 데이터로 실험 생성

이러한 질문을 통해 데이터 세트를 이름으로 직접 검색하지 않고도 바로 시작할 수 있습니다.
실험 모니터링
  • 내 가장 최근 실험 및 상태 나열

  • 내 실험의 상태는 무엇인가요
-

3단계: 모델 해석 및 권장 사항

학습이 완료되면 모델 동작에 대한 이해하기 쉬운 해석과 모델 출력을 기반으로 한 권장 사항을 요청할 수 있습니다.

모델 분석을 위한 예시 질문
작업 질문 예 메모
모델 권장 사항
  • 이 실험에서 가장 좋은 모델은 무엇인가요

  • <실험 이름> 실험을 열어 두었습니다. 가장 좋은 모델은 무엇인가요

  • <실험 이름> 실험을 열어 두었습니다. 비즈니스 관계자를 위한 최상의 모델 성능 요약

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열어 두거나 프롬프트에서 실험 이름을 참조해야 합니다.
모델 메트릭 및 인사이트
  • 이 실험에서 가장 우수한 모델 알고리즘은 무엇인가요

  • <실험 이름> 실험을 열어 두었습니다. 최적 모델의 지표는 무엇인가요

  • 이 실험의 모델 인사이트 및 기능 중요도 살펴보기

  • <실험 이름> 실험을 열어 두었습니다. 이 모델에 가장 큰 영향을 미치는 특성은 무엇인가요?

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열어 두거나 프롬프트에서 실험 이름을 참조해야 합니다.

채팅에서 모델을 분석할 때 소스 보기를 클릭하여 기능 중요도 분할 차트 및 자연어 인사이트를 비롯한 추가 세부 정보를 확장할 수도 있습니다.

소스 보기를 사용하여 차트가 포함된 모델 분석하기

소스 보기를 사용하여 차트가 포함된 모델 분석하기

4단계: 배포, 활성화 및 예측

학습 후 모델을 배포하여 ML 배포를 생성할 수 있습니다.모델 배포를 요청한 후 배포를 확인하라는 메시지가 표시됩니다.

배포한 모델을 사용하여 배치 예측을 실행할 수도 있습니다.시스템은 호환되는 적용 데이터 세트를 검색하여 사용자가 선택할 수 있도록 목록에 표시합니다.자연어 프롬프트를 사용하여 특정 적용 데이터 세트를 선택할 수도 있습니다.

배포된 모델은 구독에 사용 가능한 용량에 따라 예측이 생성될 때 자동으로 활성화됩니다.

배포 및 예측을 위한 예시 질문
작업 질문 예 메모
모델 배포 및 모니터링
  • 이 실험을 위한 최적의 모델 배포

  • <실험 이름> 실험을 열어 두었습니다. 배포 세부 정보 보기

  • 이 실험의 배포 상태 확인

모델 분석 직후 팔로우업 질문으로 유용합니다.

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열어 두거나 프롬프트에서 실험 이름을 참조해야 합니다.

예측—요청 시작하기
  • 이 배포를 사용하여 예측 실행

  • <deployment name> 배포를 사용하여 예측 실행

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에 배포를 열어 두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.
예측—적용 데이터셋 선택
  • 이 배포를 통한 예측의 적용 데이터 세트로 <적용 데이터 세트 이름>을 사용합니다

  • <배포 이름> 배포를 열어 두었습니다. <적용 데이터 세트 이름> 데이터 세트로 예측 실행

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에 배포를 열어 두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.
예측—모니터링 상태
  • 이 배포의 배치 예측 상태 확인

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에 배포를 열어 두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.
예측—예측 결과 탐색
  • <배포 이름> 배포를 열어 두었습니다. 현재 예측 결과 살펴보기

  • 이 배포에 대한 내 최신 예측을 보여주세요

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에 배포를 열어 두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.

질문하기 모범 사례

Qlik Answers에서 Qlik Predict(으)로 작업할 때 최상의 결과를 얻으려면 다음 일반 지침을 팔로우하세요:

  • 어떻게 시작해야 할지 잘 모르겠다면 Predict에 무엇을 할 수 있는지 물어보세요. Qlik Answers에서 지원되는 기능 목록을 제공할 수 있습니다.

  • 주제를 변경하거나 필요한 응답을 받지 못하는 경우 새 대화를 시작하세요.

  • 원하는 답변을 얻지 못하고 계신다면, 더 자세한 정보를 제공하고 무엇을 하고자 하는지 구체적으로 명시해 보세요.예를 들어 데이터 세트 및 기타 자산의 정확한 이름을 참조하면 학습을 시작하거나 예측을 실행할 때 Qlik Answers이(가) 이를 찾는 데 더 큰 도움이 될 수 있습니다.

  • 처음에 필요한 응답이 반환되지 않으면 질문을 다르게 표현해 보세요.

자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Qlik Answers와(과) 채팅하기 위한 모범 사례.

권한

엔드투엔드 머신러닝 워크플로를 완료하려면 Qlik Answers 및 Qlik Predict 권한이 모두 필요합니다.

구체적으로 다음이 필요합니다:

제한 사항

데이터 집합

채팅에서는 데이터 세트를 업로드하거나 삭제할 수 없습니다.

채팅에서는 다음 작업을 수행할 수 없습니다:

  • 실험 버전을 실행한 후 학습 데이터 세트 변경하기.

  • 동일한 채팅 내에서 서로 다른 적용 데이터셋으로 여러 예측 실행.

임시 해결 방법으로, 다른 데이터 세트를 사용하여 실험을 학습시키거나 예측을 실행해야 하는 경우 먼저 새 채팅을 시작하세요.실험을 학습시키는 경우, 새 채팅에서 새 실험을 생성하는 작업도 필요합니다.

새 채팅 시작에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Qlik Answers님과 대화 중 .

Chat은 Qlik Cloud 테넌트에 대해 다음 제한 중 하나라도 초과하는 데이터 세트를 지원하지 않습니다:

  • 최대 데이터 세트 크기 (학습 데이터 세트)

  • 최대 데이터 세트 셀 개수(학습 데이터 세트)

  • 포함된 열의 최대 개수(학습 및 적용 데이터 세트)

실험 기능

  • 편향 감지는 지원되지 않습니다.

  • 모델 학습 보고서를 분석하거나 다운로드할 수 없습니다.

  • 해당 실험의 임베디드 분석(비교 및 분석 탭)에 액세스할 수 없습니다.

  • 실험을 구성할 때 모든 특성 및 알고리즘이 학습을 위해 선택됩니다.기능 또는 알고리즘을 선택 해제할 수 없습니다.또한, 모델 훈련에는 항상 지능형 모델 최적화가 사용되며—수동 최적화는 지원되지 않습니다.

  • 실험의 두 번째 및 후속 버전은 학습시킬 수 없습니다.

모델 유형

시계열 모델에는 사용할 수 없습니다.

예측 유형

실시간 또는 커넥터 기반 예측에는 사용할 수 없습니다.

ML 모델 관리

  • 채팅에서는 기존에 배포된 모델을 교체할 수 없습니다.

  • 채팅에서는 서로 다른 실험 버전의 여러 모델을 배포할 수 없습니다.

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

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