# Werken met experimenten

Laad historische gegevens in een geautomatiseerd machine learning-experiment en train een model om een zakelijk probleem te analyseren en te voorspellen.

U kunt experimenten maken en bewerken in persoonlijke of gedeelde ruimten.

## Werkstroom

Voordat u een geautomatiseerd machine learning-experiment maakt in Qlik Cloud Analyse, moet u een goed gedefinieerde machine learning-vraag en een geschikte trainingsgegevensset beschikbaar hebben in de Catalogus. Zie [Definieer machine learning-vragen](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/machine-learning-framework.htm) en [Uw dataset voorbereiden voor training](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/dataset-preparation.htm) voor meer informatie.

De volgende stappen beschrijven een experimentwerkstroom.

1. Uw experiment maken

   Maak een nieuw experiment in Qlik Cloud. Voeg het toe aan een gedeelde ruimte als u wilt samenwerken.

   [Experimenten maken](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-experiments.htm)

2. Uw experiment configureren

   Selecteer een doel om voorspellingen over te doen en functies om de voorspelling te ondersteunen.

   [Experimenten configureren](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/configuring-experiments.htm)

3. De training starten

   Start de training van uw eerste experimentversie.

   [Trainingsexperimenten](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/training-experiments.htm)

4. Aanbevolen modellen beoordelen

   Beoordeel hoe de modeltraining is verlopen en evalueer de modellen die aan u zijn aanbevolen. Gebruik de ingebouwde tools om trainingssamenvattingen en ingesloten analyses te analyseren, die inzichten bieden op experiment-, versie- en modelniveau.

   [Modellen evalueren](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/reviewing-experiments.htm)

   Als verdere verfijning nodig is, kunt u volgende versies van het experiment configureren. Pas parameters aan, zoals functies en algoritmen, en train nieuwe versies van het experiment opnieuw totdat u een goed model hebt.

   [Modellen verfijnen](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/refining-models.htm)

5. Het model implementeren

   Wanneer u een goed model hebt, is het tijd om het te implementeren en te beginnen met het doen van voorspellingen.

   [Werken met ML-implementaties](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-deployments.htm)

## Vereisten en machtigingen

Voor informatie over de vereiste ruimterollen voor het werken met ML-experimenten in gedeelde ruimten, raadpleegt u:

* [Gedeelde ruimtebevoegdheden voor gebruikers met een Professional- en capaciteitsgebaseerd abonnement](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-prof-full.htm)

* [Machtigingen voor gedeelde ruimten voor beheerders](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-admin.htm)

Als u een beheerder bent, raadpleegt u [Wie kan werken met Qlik Predict](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm) voor een uitgebreid overzicht van de vereiste gebruikersmachtigingen voor het werken met ML-experimenten.

## Herkomst en impactanalyse bekijken

Met behulp van de tools Herkomst en Impactanalyse in Qlik Cloud kunt u het volgende analyseren:

* De oorsprong van een ML-experiment en de gegevens die zijn gebruikt om elk model te trainen.

  [Herkomst analyseren inhoud van machine learning](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/lineage.htm#MLLineage)

* Hoe het ML-experiment en de bijbehorende uitvoer worden gebruikt in downstream-inhoud in Qlik Cloud.

  [Impactanalyse voor inhoud van machine learning](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/impact-analysis2.htm#MLImpact)