Przeskocz do zawartości głównej Przejdź do treści uzupełniającej
Zasoby Qlik
Ładowanie wyszukiwania SearchUnify Jeżeli potrzebujesz pomocy z produktem, skontaktuj się z Pomocą techniczną Qlik.
Portal klientów Qlik
Ładowanie wyszukiwania SearchUnify Jeżeli potrzebujesz pomocy z produktem, skontaktuj się z Pomocą techniczną Qlik.
Portal klientów Qlik

Pobieranie raportów z uczenia maszynowego

Można pobierać raporty z uczenia dla modeli uczonych w eksperymencie. Raport z uczenia zawiera szczegółowe informacje na temat procesów, które nauczyły model i opcjonalnie inne modele w eksperymencie uczenia maszynowego. Możesz pobierać raporty z uczenia z eksperymentów i wdrożeń uczenia maszynowego, do których masz dostęp. Raporty z uczenia są dostępne w formacie PDF.

Administratorzy mogą również pobierać raporty z uczenia z centrum aktywności Administrowanie. Więcej informacji zawiera temat Pobieranie raportów z uczenia maszynowego jako administrator.

Raport z uczenia maszynowego

Raport z uczenia eksperymentu

Zastosowania

Raporty z uczenia modeli umożliwiają:

  • Głębsze poznanie procesów uczących modele – na przykład do celów audytu.

  • Łatwe udostępnianie szczegółów dotyczących uczenia modeli użytkownikom spoza Qlik Cloud.

Generowanie raportu z uczenia

Z eksperymentu

Wykonaj następujące czynności:

  1. Otwórz eksperyment uczenia maszynowego.

  2. Przejdź do karty Modele.

  3. Wybierz model.

  4. W prawym górnym rogu kliknij Pobierz raport z uczenia.

  5. W oknie dialogowym opcjonalnie włącz opcję Uwzględnij informacje o wszystkich modelach w eksperymencie.

    Po aktywacji to ustawienie generowało rozszerzony raport zawierający informacje o wszystkich modelach nauczonych w eksperymencie.

  6. W razie potrzeby kliknij przycisk Podgląd, aby wyświetlić raport bez konieczności jego pobierania. W zależności od przeglądarki może być wymagane wykonanie tej czynności więcej niż jeden raz.

  7. Kliknij opcję Pobierz.  Raport zostanie wygenerowany i zapisany w lokalnym folderze Downloads.

Można również wygenerować raport z uczenia, klikając Menu z trzema kropkami na modelu i wybierając Pobierz raport z uczenia.

Z wdrożenia uczenia maszynowego

Wykonaj następujące czynności:

  1. Otwórz wdrożenie uczenia maszynowego.

  2. Przejdź do karty Modele do wdrożenia.

  3. W obszarze Wszystkie modele we wdrożeniukliknij Menu z trzema kropkami obok modelu.

  4. Wybierz Pobierz raport z uczenia.

  5. W oknie dialogowym opcjonalnie włącz opcję Uwzględnij informacje o wszystkich modelach w eksperymencie.

    Po aktywacji to ustawienie generowało rozszerzony raport zawierający informacje o wszystkich modelach nauczonych w eksperymencie. Zob. Wersje pełne i skoncentrowane.

  6. W razie potrzeby kliknij przycisk Podgląd, aby wyświetlić raport bez konieczności jego pobierania. W zależności od przeglądarki może być wymagane wykonanie tej czynności więcej niż jeden raz.

  7. Kliknij opcję Pobierz. Raport zostanie wygenerowany i zapisany w lokalnym folderze Downloads.

Jako administrator

Administratorzy mogą również pobierać raporty z uczenia z centrum aktywności Administrowanie.Więcej informacji można znaleźć w temacie Pobieranie raportów z uczenia maszynowego jako administrator.

Co zawiera raport ze szkolenia

W raporcie z uczenia są przedstawiane szczegółowo następujące informacje. Niektóre szczegóły mogą być dostępne tylko po pobraniu pełnej wersji raportu szkoleniowego. Więcej informacji zawiera temat Wersje pełne i skoncentrowane.

  • Kto utworzył eksperyment

  • Kiedy eksperymenty i model zostały nauczone

  • Lokalizacja i nazwa zasobów wykorzystywanych podczas uczenia

  • Ile wersji i modeli ma eksperyment

  • Algorytmy używane do uczenia modeli

  • Szczegółowe informacje na temat wykorzystywanych zestawów danych do uczenia, takie jak ilość zawartych w nich danych

  • Przetwarzanie danych do uczenia przed uczeniem i w jego trakcie

  • Wskaźniki modelu dotyczące danych do uczenia i danych wstrzymania

  • Dane hiperparametrów

Wersje pełne i skoncentrowane

Podczas pobierania raportu z uczenia użytkownik może opcjonalnie włączyć ustawienie o nazwie Uwzględnij informacje o wszystkich modelach w eksperymencie. To ustawienie kontroluje, czy generowana jest pełna, czy skrócona wersja raportu.

Po włączeniu ustawienia Uwzględnij informacje o wszystkich modelach w eksperymencie jest generowana pełna wersja raportu. Ten raport zawiera dodatkowe informacje o innych modelach wyszkolonych w eksperymencie.

Z kolei skoncentrowany raport zawiera tylko informacje o wybranym modelu. Informacje o pozostałych modelach w eksperymencie nie są uwzględniane.

Interpretacja pojęć w raporcie z uczenia

Podczas analizowania raportów z uczenia zakłada się, że użytkownik rozumie używane terminy techniczne. Większość terminów wyjaśniono w dokumentacji pomocy Qlik Predict.

Poniższa tabela zawiera definicje zawartości raportu wraz z przydatnymi tematami pomocy.

Terminy w raporcie z uczenia
Termin Znaczenie Powiązane treści
Partie

Odnosi się do tego, ile partii modeli zostało nauczonych w eksperymencie. Podczas korzystania z inteligentnej optymalizacji modelu modele są uczone w iteracyjnych partiach w celu poprawy wydajności uczenia i wyników.

Z kolei wersja eksperymentu, która nie wykorzystuje inteligentnej optymalizacji modelu – czyli optymalizacji ręcznej – uczy modele w pojedynczej partii.

 -
EDA Oznacza rozpoznawczą analizę danych (exploratory data analysis). Jest to termin określający automatyczny zestaw czynności przetwarzania, który jest wykonywany na danych do uczenia przed rozpoczęciem uczenia modelu. Konfiguracja eksperymentu
Kodowanie, Kodowanie średnią, Kodowanie 1 z n Odnosi się do przetwarzania danych cech, aby zwiększyć ich użyteczność w uczeniu modeli. Kodowanie kategorialne
Inżynieria cech Odnosi się do wielu procesów, w wyniku których powstają nowe cechy. Mogą to być nowe cechy, które są eksponowane jako zupełnie nowe jednostki, a także cechy, które są tworzone przez kodowanie i przetwarzanie swobodnego tekstu.

Tworzenie nowych kolumn cech

Automatyczna inżynieria cech

Kodowanie kategorialne

Pięciokrotna walidacja krzyżowa Odnosi się do walidacji krzyżowej, która jest wykonywana na modelach po każdej iteracji treningu. Dane wstrzymania i walidacja krzyżowa
Optymalizacja Odnosi się do tego, czy w uczeniu modelu wykorzystywano optymalizację inteligentną czy ręczną. Praca z optymalizacją modelu
Współczynnik próbkowania Odnosi się do tego, jaka część zbioru danych do uczenia została wykorzystana do uczenia modelu.

Podczas korzystania z inteligentnej optymalizacji modelu można czasami uczyć modele na mniej niż 100% pierwotnego zestawu danych, zwłaszcza w przypadku bardzo dużych zestawów danych.

Z kolei wersja eksperymentu, która nie wykorzystuje inteligentnej optymalizacji modelu – czyli optymalizacji ręcznej – zawsze wykorzystuje 100% zestawu danych do uczenia.

 Próbki danych do uczenia
Podział Odnosi się do automatycznego podziału zestawu danych do uczenia na dane do uczenia i dane wstrzymania. Dane wstrzymania nie są wykorzystywane do uczenia modelu, tylko do testowania jego skuteczności. Dane wstrzymania i walidacja krzyżowa
(U=zastąpienie przez użytkownika) Odnosi się do działania użytkownika polegającego na ręcznej zmianie typu cechy z automatycznie zidentyfikowanego typu. Zmiana typów danych cech

Uprawnienia

Uprawnienia do pobierania z eksperymentów uczenia maszynowego

Aby można było eksportować raport z uczenia z eksperymentu ML, potrzebny jest dostęp do widoku eksperymentu. Innymi słowy, musisz spełnić następujące wymagania:

  • Uprawnienie profesjonalne lub Full User w dzierżawie Qlik Cloud.

  • Jedno z następujących:

    • Automl Experiment Contributor wbudowana rola zabezpieczeń

    • Automl Deployment Contributor wbudowana rola zabezpieczeń

    • Zarządzaj eksperymentami ML uprawnienie ustawione na Dozwolone za pośrednictwem User Default lub niestandardowej roli zabezpieczeń

    • Zarządzaj wdrożeniami ML uprawnienie ustawione na Dozwolone za pośrednictwem User Default lub niestandardowej roli zabezpieczeń

    • Zarządzaj eksperymentami i wdrożeniami ML uprawnienie administratora ustawione na Dozwolone za pośrednictwem niestandardowej roli zabezpieczeń

  • W przypadku eksperymentów w przestrzeniach udostępnionych jednej z poniższych ról w przestrzeni:

    • Właściciel (przestrzeni)

    • Może zarządzać

    • Może edytować

    • Może wyświetlać

Uprawnienia do pobierania z wdrożeń uczenia maszynowego

Aby można było eksportować raport z uczenia z wdrożenia uczenia maszynowego, potrzebny jest dostęp do widoku zarówno wdrożenia, jak i eksperymentu, z którego zostało ono wdrożone.

Innymi słowy, musisz spełnić następujące wymagania:

  • Uprawnienie profesjonalne lub Full User w dzierżawie Qlik Cloud.

  • Jedno z następujących:

    • Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Experiment Contributor

    • Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

    • Uprawnienie administratora Zarządzaj eksperymentami uczenia maszynowego ustawione na Dozwolone za pośrednictwem roli User Default lub niestandardowej roli zabezpieczeń

    • Uprawnienie administratora Zarządzaj wdrożeniami uczenia maszynowego ustawione na Dozwolone za pośrednictwem roli User Default lub niestandardowej roli zabezpieczeń

    • Uprawnienie administratora Zarządzaj eksperymentami i wdrożeniami uczenia maszynowego ustawione na Dozwolone za pośrednictwem niestandardowej roli zabezpieczeń

  • W przypadku eksperymentów w przestrzeniach udostępnionych jednej z poniższych ról w przestrzeni:

    • Właściciel (przestrzeni)

    • Może zarządzać

    • Może edytować

    • Może wyświetlać

  • W przypadku wdrożeń w przestrzeniach udostępnionych jednej z poniższych ról w przestrzeni:

    • Właściciel (przestrzeni)

    • Może zarządzać

    • Może edytować

    • Może wyświetlać

  • W przypadku wdrożeń w przestrzeniach zarządzanych jednej z poniższych ról w przestrzeni:

    • Właściciel (przestrzeni)

    • Może zarządzać

    • Może współtworzyć

    • Może wyświetlać

Ograniczenia

  • Raporty z uczenia są dostępne tylko dla eksperymentów ML utworzonych pod koniec lipca 2025 r. i później.

Czy ta strona była pomocna?

Jeżeli natkniesz się na problemy z tą stroną lub jej zawartością — literówkę, brakujący krok lub błąd techniczny — daj nam znać!

Przekaż tu opinię