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머신러닝으로 작업하기 Qlik Answers

마지막 업데이트: 2026. 9. 8.

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

에이전트 기반 Qlik Answers 경험에서, 자연어로 머신러닝 워크플로를 생성하고 실행할 수 있습니다.동일한 채팅 환경에서 데이터 세트를 탐색하고, 실험을 구성하고 훈련하며, 예측을 실행할 수 있습니다.

Qlik Answers에서 Predict와 함께 작업하기

에이전트 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 열기

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

  2. 드롭다운 메뉴에서 Predict를 선택합니다.

    열기 Predict

    채팅에서 예측 에이전트 선택

종단 간 워크플로

Predict와 함께 작업할 때 다음 워크플로를 사용하십시오.

1단계: 데이터셋 탐색 및 인사이트

학습 전에 데이터셋 인사이트를 사용하여 데이터 품질 및 후보 필드를 이해하세요.통찰력과 타겟 추천을 요청하세요.

또한 사용하려는 데이터셋의 정확한 이름을 알 필요가 없습니다—사용 가능한 데이터셋 목록을 요청할 수 있습니다.

데이터셋 탐색 및 인사이트를 위한 예시 질문
작업 질문 예 메모
데이터셋 선택
  • 훈련에 사용할 수 있는 데이터셋을 보여주세요

  • 훈련에 어떤 데이터셋을 사용할 수 있나요?

  • 데이터 세트 나열

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

다른 방법으로, 먼저 Qlik Cloud에서 데이터셋을 열고 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

  • 이 데이터셋에 대한 데이터셋 인사이트를 보여줄 수 있나요?

  • 이 데이터셋에서 카디널리티가 높은 특징은 무엇인가요?

대상 권장 사항
  • 대상으로 사용할 열로 어떤 것을 추천하시나요?

  • 대상에 대한 권장 사항은 무엇입니까?

  • 학습된 모델이 예측해야 할 열은 무엇입니까?

데이터 세트를 선택하고 인사이트를 탐색한 후에 팔로우업 질문으로 유용합니다.

2단계: 실험 훈련 및 모니터링

목표를 설명하면 에이전트가 실험을 구성하고 실행합니다.회귀 및 분류 실험 유형이 지원됩니다.데이터셋과 대상을 선택한 후, 학습을 시작하라는 메시지가 표시됩니다.

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

실험 훈련 및 모니터링을 위한 예시 질문
작업 질문 예 메모
실험 훈련 (데이터셋이 이미 선택된 상태)
  • 예측하고 싶습니다. <column name>

  • <column name>을(를) 대상으로 사용

사용할 훈련 데이터셋을 선택한 후 후속 질문으로 유용합니다.
실험 훈련 (선택된 데이터셋 없음)
  • 모델을 훈련하여 <column name>을(를) 예측합니다. <dataset name or a keyword>을(를) 사용합니다.

  • <dataset name or a keyword> 데이터로 실험 만들기

이 질문들은 이름으로 데이터셋을 수동으로 검색하지 않고도 바로 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실험 모니터링
  • 내 가장 최근 실험 목록과 해당 상태를 나열해 줘

  • 내 실험의 상태는 무엇인가요?
-

3단계: 모델 해석 및 권장 사항

훈련이 완료되면, 모델 동작에 대한 일반 언어 해석과 모델 출력에 기반한 권장 사항을 요청할 수 있습니다.

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

  • 실험 <experiment name>이(가) 열려 있습니다.가장 좋은 모델은 무엇인가요?

  • 실험 <experiment name>이(가) 열려 있습니다.비즈니스 청중을 위해 최적의 모델 성능을 요약합니다.

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

  • 실험 <experiment name>이(가) 열려 있습니다.최고의 모델을 위한 지표는 무엇인가요?

  • 이 실험에 대한 모델 인사이트 및 기능 중요도를 탐색합니다.

  • 실험 <experiment name>이(가) 열려 있습니다.이 모델에 가장 큰 영향을 미치는 기능은 무엇입니까?

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

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

내장 차트가 포함된 모델 분석 시 소스 보기 사용

포함된 차트가 있는 모델 분석에 소스 보기 사용

4단계: 배포, 활성화 및 예측

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

배포한 모델을 사용하여 일괄 예측을 실행할 수도 있습니다.시스템은 호환 가능한 적용 데이터 세트를 검색하고 선택할 수 있도록 나열합니다.자연어 프롬프트를 사용하여 특정 적용 데이터 세트를 선택할 수도 있습니다.

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

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

  • 실험 <experiment name>이(가) 열려 있습니다.배포 세부 정보 보기

  • 이 실험의 배포 상태를 확인하세요

모델 분석 직후 후속 질문으로 유용합니다.

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 실험을 열어두거나 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 데이터셋 선택
  • 이 배포를 통한 예측에 대해 <apply dataset name>을 적용 데이터셋으로 사용합니다.

  • 저는 <deployment name> 배포를 열어 두었습니다. <apply dataset name> 데이터세트로 예측 실행

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.
예측—모니터 상태
  • 이 배포의 배치 예측 상태 확인

최상의 결과를 얻으려면 브라우저에서 배포를 열어두거나 프롬프트에서 배포 이름을 참조해야 합니다.
예측—예측 결과 탐색
  • 저는 <deployment name> 배포를 열어 두었습니다. 현재 예측 결과 탐색

  • 이 배포에 대한 내 최신 예측을 보여줘

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

질문하는 모범 사례

Qlik Answers에서 Qlik Predict와(과) 함께 작업할 때 최상의 결과를 얻으려면 다음 일반 지침을 팔로우하십시오.

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

  • 주제를 변경할 때, 또는 필요한 응답을 얻지 못하는 경우 새로운 대화를 시작하세요.

  • 필요한 응답을 받지 못하는 경우, 더 자세한 내용을 제공하고 무엇을 하려는지 구체적으로 설명해 보세요.예를 들어, 데이터세트 및 기타 자산의 정확한 이름을 참조하면 Qlik Answers이(가) 훈련을 시작하거나 예측을 실행할 때 그것들을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

  • 처음에 필요한 답변을 얻지 못하면 질문을 다시 작성하세요.

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

권한

종단 간 머신러닝 워크플로를 완료하려면 Qlik AnswersQlik Predict 권한이 모두 필요합니다.

구체적으로 다음이 필요합니다.

제한 사항

데이터 집합

채팅에서 데이터세트를 업로드하거나 삭제할 수 없습니다.

채팅에서 다음은 불가능합니다:

  • 실험 버전을 실행한 후 훈련 데이터셋 변경.

  • 동일한 채팅 내에서 서로 다른 적용 데이터셋을 사용하여 여러 예측 실행.

임시 방편으로, 다른 데이터셋을 사용하여 실험을 훈련하거나 예측을 실행해야 할 때, 먼저 새 채팅을 시작하세요.실험을 훈련하는 경우, 새로운 채팅에서 새로운 실험을 생성하는 것도 필요합니다.

새로운 채팅 시작에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 대화하기Qlik Answers.

채팅은 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 훈련 보고서를 분석하거나 다운로드할 수 없습니다.

  • 실험에 대한 임베디드 분석(비교분석 탭)에 접근할 수 없습니다.

  • 실험을 구성할 때 모든 기능과 알고리즘이 훈련을 위해 선택됩니다.기능 또는 알고리즘을 선택 해제할 수 없습니다.또한, 지능형 모델 최적화는 모델을 훈련하는 데 항상 사용됩니다—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 제공되지 않습니다.

ML 모델 관리

  • 채팅에서 기존에 배포된 모델을 교체할 수 없습니다.

  • 채팅에서 다른 실험 버전의 여러 모델을 배포할 수 없습니다.

  • 배포에 대한 내장된 분석(모델 운영 및 드리프트 모니터링)에 접근할 수 없습니다.

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