# Przedstawiamy zautomatyzowane uczenie maszynowe

Qlik Predict umożliwia automatyzację uczenia maszynowego dla zespołów analitycznych. Prosty, niewymagający kodowania interfejs pozwala łatwo opracowywać eksperymenty uczenia maszynowego, generować modele i tworzyć predykcje.

## Co to jest uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji i nauki o danych koncentrująca się na rozpoznawaniu wzorców w danych historycznych w celu przewidywania wyników w przyszłości. Algorytmy są uczone na tych danych w celu zbudowania modelu predykcyjnego bez specjalnego programowania. Model uczenia maszynowego może pomóc w uzyskaniu odpowiedzi na takie pytania jak:

* Czy klient siłowni zrezygnuje z abonamentu?

* Jaka jest oczekiwana wartość całkowita danego klienta?

Więcej informacji o podstawowych pojęciach zawiera temat [Zrozumienie uczenia maszynowego](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/machine-learning-basics.htm). Dowiesz się z niego również o strukturze definiowania pytań dotyczących uczenia maszynowego i przygotowywania zestawów danych.

## Do czego można wykorzystać zautomatyzowane uczenie maszynowe

Twórz eksperymenty zautomatyzowanego uczenia maszynowego w Qlik Sense. W centrum aktywności Analytics możesz współpracować nad eksperymentem z innymi użytkownikami i łatwo ładować dane z katalogu w celu uczenia modelu.

Zintegruj analizy predykcyjne z aplikacjami Qlik Sense, aby udostępniać swoje wyniki. Eksploruj głębiej przy użyciu wizualizacji i interaktywnych scenariuszy „co by było, gdyby”, aby się zorientować, jak zmiana różnych parametrów może wpłynąć na pożądany wynik.

Możesz tworzyć predykcje dotyczące zestawów danych przechowywanych w Katalogu lub predykcje operacyjne w czasie rzeczywistym za pomocą interfejsów API Qlik Sense.

## Jak działają eksperymenty

Eksperyment uczy algorytmy uczenia maszynowego na określonym zestawie danych z określonym celem. Uczenie generuje modele uczenia maszynowego, które można wykorzystać do predykcji.

Większość procesów w zautomatyzowanym uczeniu maszynowym przebiega automatycznie. Gdy tworzysz eksperyment i ładujesz zestaw danych, zestaw danych jest automatycznie analizowany, a dane są wstępnie przetwarzane w celu przygotowania ich do uczenia maszynowego. Wyświetlane są statystyki i inne informacje o każdej kolumnie, aby pomóc Ci w wyborze celu. Po rozpoczęciu uczenia kilka algorytmów rozpoczyna wyszukiwanie wzorców w danych. Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia i uczenia eksperymentów, zobacz temat [Praca z eksperymentami](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm).

Po zakończeniu szkolenia wyniki i klasyfikacje umożliwiają ocenę wygenerowanych modeli uczenia maszynowego. Zmieniając parametry i powtarzając uczenie, możesz wygenerować wiele wersji. Wybierz najlepiej działający model dla swojego zestawu danych i wdróż go, aby rozpocząć tworzenie predykcji. Więcej informacji zawiera temat [Praca z wdrożeniami uczenia maszynowego](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-deployments.htm).

Jak pokazano na poniższej ilustracji, eksperyment może mieć wiele wersji, z których każda używa jednego lub większej liczby algorytmów. Model z najwydajniejszym algorytmem można wdrożyć w celu tworzenia predykcji. Oznacza to, że efektem jednego eksperymentu może być kilka wdrożeń uczenia maszynowego.

![Omówienie powiązania eksperymentów, wersji, algorytmów, modeli i predykcji.](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/AutomatedMachineLearning/automl-process-diagram.png)

## Dostęp użytkownika do Qlik Predict

Szczegółowe informacje na temat sposobu, w jaki użytkownicy mogą uzyskać dostęp do Qlik Predict, zawiera temat [Kto może pracować z Qlik Predict](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm).

## Ograniczenia i możliwości

Ogólne Qlik Predict ograniczenia i możliwości — zobacz [Qlik Predict ograniczenia i możliwości](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm).

Qlik Predict to dodatkowa funkcja płatna. Odpowiednie subskrypcje obejmują pewną ograniczoną funkcjonalność. Niektóre konkretne możliwości i pojemności zależą od poziomu subskrypcji (zobacz [Możliwości zarządzane w ramach subskrypcji Qlik Predict](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/introduction.htm#Subscription)).

## Możliwości zarządzane w ramach subskrypcji Qlik Predict

Dostęp do cech w Qlik Predict podlega warunkom subskrypcji Qlik. Szczegółowe informacje można znaleźć na stronie:

* [Ceny Qlik](https://www.qlik.com/us/pricing)

* opis produktu [Subskrypcje Qlik Cloud®](https://www.qlik.com/us/legal/product-terms)

Powiązane materiały edukacyjne:

* [Co to jest Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/What_is_AutoML)
* [Wprowadzenie do Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)

## Dowiedz się więcej

* [Co to jest Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/What_is_AutoML)
* [Wprowadzenie do Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)