Realtime voorspellingen maken

Gebruik uw ML-implementatie om toekomstige uitkomsten voor nieuwe gegevens te voorspellen.

Voorspellingen kunnen in realtime worden gemaakt met behulp van de API voor voorspellingen, zoals realtime beslissingen over kortingen voor klanten bij de kassa. Wanneer voorspellingen worden gegenereerd, kunt u de voorspellende inzichten in een Qlik Sense-app laden. Hiermee kunt u de gegevens visualiseren en er interactie mee hebben. Daarnaast kunt u er wat-als-scenario's mee maken.

De API voor realtime voorspelling gebruiken

Het deelvenster Realtime voorspellingen in de interface van de ML‑implementatie biedt toegang tot de API voor realtime voorspelling.

De API voor realtime voorspellingen is een tweerichtingscommunicatie tussen AutoML en andere functies in Qlik Cloud, waaronder Qlik Sense en automatiseringen, maar ook externe toepassingen. U kunt de API gebruiken om programmatisch voorspellingen te doen door gegevens door te geven aan een model en de voorspellingsresultaten in realtime op te halen.

Vereisten

• Er is een API-sleutel vereist om de API voor realtime voorspellingen te gebruiken. Een gebruiker moet de rol Developer in de tenant hebben om een API-sleutel te kunnen genereren.

  Voor meer informatie over de API voor voorspellingen, raadpleegt u AutoML realtime voorspellingen.

• Het bronmodel dat u gebruikt voor de ML-implementaties moet zijn geactiveerd om voorspellingen te kunnen doen. Ga voor meer informatie naar:

  • Geïmplementeerde modellen goedkeuren

  • Werken met modelgoedkeuring als beheerder

• U hebt de juiste machtigingen nodig voor het werken met ML-implementaties en voorspellingen. Dit omvat beveiligingsrollen en ruimterollen. Zie: Werken met ML-voorspellingen.

Details van gegevensdrift en voorspellingsgebeurtenissen bekijken

Nadat u een realtime voorspelling hebt uitgevoerd, opent u de ML-implementatie en schakelt u over naar het venster Gegevensdrift monitoren. In deze weergave kunt u het volgende evalueren:

• Het niveau van gegevensdrift voor elke functie in de voorspelling. De vergelijking wordt uitgevoerd tussen de gegevens die u naar de AutoML realtime voorspellings-API en de trainingsgegevensverzameling stuurt.

• Details over de voorspellingsgebeurtenis, zoals of deze geslaagd of mislukt is, en hoeveel voorspellingen deze heeft gegenereerd.

Ga voor meer informatie naar Prestaties en gebruik van geïmplementeerde modellen monitoren.