Gegevens selecteren en laden via een Azure ML-verbinding
Nadat u een verbinding hebt gemaakt, kunt u gegevens selecteren en die in een Qlik Sense-app of -script laden. U kunt gegevens laden in de Editor voor het laden van gegevens of in Script.
Een verbinding kan alleen worden gebruikt als de app een brongegevenstabel heeft met een unieke ID en invoervelden voor de content die naar de modellen wordt gestuurd voor machine learning-problemen en -taken. Noteer de tabelnaam en de veldnaam, u hebt deze straks nodig in het dialoogvenster Selecteren.
Doe het volgende:
-
Open Editor voor laden van gegevens of Script.
-
In het venster Gegevensbronnen aan de rechterkant van de pagina navigeert u naar de opgeslagen verbinding en klikt u op
. Hiermee wordt de wizard Gegevens selecteren geopend. -
Geef een Residente tabel op om naar de machine learning-eindpunten te sturen.
De Residente tabel moet de naam zijn van de residente tabel met brongegevens die u in uw app hebt geladen. U vindt de naam van de residente tabel in de gegevensmodelviewer.
-
De beschikbare retourtabel wordt automatisch weergegeven onder Tabellen.
De naam van de retourtabel is die welke in de verbinding is geconfigureerd.
-
Selecteer Alle velden dynamisch laden als u alle velden die van het model worden geretourneerd, in uw app wilt laden en als u de Azure ML-verbinding hebt gemaakt met de instelling Alle beschikbare velden laden.
-
Selecteer de namen van de kolommen die in de app moeten worden geladen als de verbinding is gemaakt zonder Alle beschikbare velden laden.
-
-
Op basis van de selecties wordt automatisch een script gegenereerd.
Klik op Script invoegen.
-
Het nieuwe script wordt weergegeven in de teksteditor, maar moet nog worden bewerkt.
Voltooi het script door alleen de velden op te geven die het Azure ML-model verwacht. Alle velden moeten beschikbaar zijn in de residente tabel.
-
Laad de app opnieuw.
Als een app opnieuw wordt geladen, worden eerst de brongegevens geladen in de vorm van een residente tabel om te worden gebruikt als invoer voor het verzoek aan de Azure ML eindpunten.