# Kto może pracować z Qlik Predict

Administratorzy dzierżawy przypisują uprawnienia i upoważnienia, aby umożliwić użytkownikom wykonywanie działań w Qlik Predict. Użytkownicy i administratorzy mogą przypisywać role w przestrzeni w celu dalszej kontroli dostępu do zasobów uczenia maszynowego w przestrzeniach udostępnionych i zarządzanych.

## Przegląd kontroli dostępu

Możliwość wykonywania działań w Qlik Predict jest kontrolowana przez:

* Uprawnienie użytkownika (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Przypisywanie wbudowanych ról związanych z zabezpieczeniami

* Przypisywanie uprawnień za pomocą uprawnień domyślnych i ról niestandardowych

* Role w przestrzeniach

### Uprawnienie użytkownika

W przypadku subskrypcji opartej na użytkownikach, użytkownicy potrzebują uprawnienia użytkownika Professional do pełnego dostępu do Qlik Predict. Użytkownicy z uprawnieniem Analyzer mają ograniczone uprawnienia do uruchamiania predykcji.

Więcej informacji zawiera temat [Zarządzanie uprawnieniami użytkowników](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/SaaS-user-allocations.htm).

### Wbudowane role związane z zabezpieczeniami

Role Automl Experiment Contributor i Automl Deployment Contributor są wbudowanymi rolami bezpieczeństwa, które zapewniają użytkownikowi dostęp do funkcji Qlik Predict — w szczególności do pracy z eksperymentami i wdrożeniami. Role te są przypisywane przez administratorów dzierżawy dla poszczególnych użytkowników.

Wbudowane role zabezpieczeń zapewniają uprawnienia podobne do uprawnień dostępnych za pośrednictwem domyślnych uprawnień i niestandardowych ról zabezpieczeń. Konflikty uprawnień są obsługiwane następująco:

* Jeśli użytkownik nie ma wymaganej wbudowanej roli zabezpieczeń, ale ma równoważne uprawnienie w ramach uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń, uzyskuje dostęp do tej funkcjonalności.

* Jeśli użytkownik ma wymaganą wbudowaną rolę zabezpieczeń, ale nie ma równoważnego uprawnienia w ramach domyślnych uprawnień lub niestandardowej roli zabezpieczeń, uzyskuje dostęp do tej funkcji.

Ponadto role Tenant Admin i Analytics Admin zapewniają administratorowi dostęp do niektórych działań Qlik Predict. Porównanie uprawnień administratora według ról i uprawnień można znaleźć w temacie [Typy administratorów Qlik Predict](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm#Types).

Aby uzyskać więcej informacji na temat wbudowanych ról związanych z zabezpieczeniami, zobacz:

* [Uprawnienia przyznawane przez role związane z zabezpieczeniami](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/SaaS-user-permissions-capacity-model.htm) (subskrypcje oparte na pojemności)

* [Uprawnienia przyznawane przez role związane z zabezpieczeniami](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/SaaS-user-permissions.htm) (subskrypcje oparte na użytkownikach)

### Domyślne uprawnienia i niestandardowe role zabezpieczeń

Dostęp użytkowników do Qlik Predict można kontrolować za pomocą uprawnień przypisanych za pośrednictwem domyślnych uprawnień i niestandardowych ról zabezpieczeń. Administratorzy dzierżawy przypisują uprawnienia, ustawiając podstawowe uprawnienia dla wszystkich użytkowników, a następnie przyznają dodatkowe uprawnienia dla wybranych użytkowników w razie potrzeby.

Listę uprawnień do Qlik Predict zawiera temat [Dostępne uprawnienia domyślne i role niestandardowe](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#Permissions).

Uprawnienia te zapewniają podobny dostęp jak wbudowane role związane z zabezpieczeniami. Konflikty uprawnień są obsługiwane następująco:

* Jeśli użytkownik nie ma wymaganego uprawnienia, ale ma równoważną wbudowaną rolę związaną z zabezpieczeniami, otrzymuje dostęp do funkcji.

* Jeśli użytkownik ma wymagane uprawnienie, ale nie ma równoważnej wbudowanej roli związanej z zabezpieczeniami, otrzymuje dostęp do funkcji.

### Role w przestrzeniach

Oprócz uprawnień na poziomie dzierżawy i wbudowanych ról związanych z zabezpieczeniami dostęp użytkowników do pracy z zasobami uczenia maszynowego w przestrzeniach udostępnionych i zarządzanych jest dodatkowo kontrolowany przez ich role w tych przestrzeniach. Uprawnienia przypisane przez administratora są warunkiem wstępnym pracy z zasobami uczenia maszynowego w przestrzeniach.

Więcej informacji zawiera temat:

* [Zarządzanie uprawnieniami w przestrzeniach udostępnionych](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/managing-shared-spaces.htm)

* [Zarządzanie uprawnieniami w przestrzeniach zarządzanych](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/managing-managed-spaces.htm)

## Dostępne uprawnienia domyślne i role niestandardowe

Uprawnienia te są przypisywane przez administratorów dzierżawy w celu kontrolowania dostępu użytkowników i administratorów do Qlik Predict w całej dzierżawie.

Więcej informacji zawiera temat:

* [Domyślne uprawnienia i role niestandardowe](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/permissions-scopes-capacity-model.htm) (subskrypcje oparte na pojemności)

* [Domyślne uprawnienia i role niestandardowe](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/permissions-scopes.htm) (subskrypcje oparte na użytkownikach)

### Uprawnienia użytkownika

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Zatwierdzanie lub odrzucanie własnych modeli uczenia maszynowego

Uprawnienie Zatwierdzanie lub odrzucanie swoich modeli uczenia maszynowego ma następujące opcje:

* Dozwolone: z dowolnego wdrożenia uczenia maszynowego, do którego mają dostęp, użytkownicy mogą aktywować i dezaktywować predykcje dla modelu źródłowego.

* Niedozwolone: z żadnego wdrożenia uczenia maszynowego, do którego mają dostęp, użytkownicy nie mogą aktywować ani dezaktywować predykcji dla modelu źródłowego.

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Zarządzanie wdrożeniami uczenia maszynowego

Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami uczenia maszynowego ma następujące opcje:

* Dozwolone: Użytkownicy mogą przeglądać, zarządzać, usuwać i uruchamiać predykcje z wdrożeniami ML. Z wystarczającymi uprawnieniami do eksperymentu ML mogą również wdrażać modele do wdrożeń ML. Dodatkowo, użytkownicy mogą przeglądać eksperymenty ML.

  Użytkownicy z uprawnieniem Dozwolone mogą również:

  * Zarządzaj wdrożeniami ML, dodając i usuwając modele.

  * Aktywuj i dezaktywuj modele na potrzeby prognoz.

  * Uruchamiaj wszystkie typy predykcji — to znaczy predykcje wsadowe i predykcje z wykorzystaniem punktu końcowego predykcji w czasie rzeczywistym w API uczenia maszynowego lub w łączniku analitycznym Qlik Predict.

* Tylko uruchamianie predykcji: Użytkownicy mogą uruchamiać predykcje z wdrożeń ML za pomocą punktu końcowego predykcji w czasie rzeczywistym w API uczenia maszynowego lub łączniku analitycznym Qlik Predict. Inny dostęp do wdrożeń ML, taki jak predykcje wsadowe i zarządzanie modelami ML, jest zablokowany.

* Niedozwolone: użytkownicy nie mogą wyświetlać, usuwać ani uruchamiać prognoz z wdrożeniami ML, a także nimi zarządzać. Nie mogą również wdrażać modeli do wdrożeń ML.

  Użytkownicy z uprawnieniami Niedozwolone nie mogą zarządzać wdrożeniami uczenia maszynowego, dodając i usuwając wdrożone modele oraz nie mogą aktywować i dezaktywować modeli do predykcji.

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Zarządzanie eksperymentami uczenia maszynowego

Uprawnienie Zarządzanie eksperymentami uczenia maszynowego ma następujące opcje:

* Dozwolone: Użytkownicy mogą przeglądać, tworzyć, zarządzać i usuwać eksperymenty ML, w tym dostęp w produkcie do GenAI w celu rekomendacji cech wykrywania stronniczości. Mogą również wdrażać modele z eksperymentów do wdrożeń uczenia maszynowego.

* Zarządzaj eksperymentami uczenia maszynowego bez GenAI: Użytkownicy mogą przeglądać, tworzyć, zarządzać i usuwać eksperymenty uczenia maszynowego. Mogą również wdrażać modele z eksperymentów do wdrożeń uczenia maszynowego. Mają zablokowaną możliwość używania funkcjonalności GenAI w eksperymentach — czyli używania GenAI do rekomendowania cech do wykrywania stronniczości.

* Niedozwolone: Użytkownicy nie mogą przeglądać, tworzyć, zarządzać ani usuwać eksperymentów ML.

### Uprawnienia administracyjne

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Zatwierdzanie lub odrzucanie modeli uczenia maszynowego

Uprawnienie Zatwierdzanie lub odrzucanie modeli uczenia maszynowego ma następujące opcje:

* Dozwolone: w centrum aktywności Administrowanie użytkownicy mogą aktywować i dezaktywować predykcje dla dowolnego wdrożonego modelu w dzierżawie. Z dowolnego wdrożenia uczenia maszynowego, do którego mają dostęp, użytkownicy mogą także aktywować i dezaktywować predykcje dla modelu źródłowego.

* Niedozwolone: w centrum aktywności Administrowanie użytkownicy nie mogą aktywować ani dezaktywować predykcji dla żadnego wdrożonego modelu w dzierżawie. Użytkownicy mogą jednak aktywować i dezaktywować predykcje dla modelu źródłowego z dowolnego wdrożenia uczenia maszynowego, do którego mają dostęp.

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Zarządzaj eksperymentami i wdrożeniami uczenia maszynowego

Uprawnienie Zarządzanie eksperymentami i wdrożeniami uczenia maszynowego ma następujące opcje:

* Dozwolone: Użytkownicy mogą przeglądać, zarządzać, usuwać i uruchamiać predykcje z wdrożeniami ML. Z wystarczającymi uprawnieniami do eksperymentu ML mogą również wdrażać modele do wdrożeń ML. Dodatkowo, użytkownicy mogą przeglądać eksperymenty ML.

* Niedozwolone: Użytkownicy nie mogą wyświetlać ani usuwać eksperymentów ani wdrożeń, ani aktywować i dezaktywować wdrożonych modeli. Nie mogą uzyskać dostępu do sekcji Qlik Predict centrum aktywności Administrowanie.

## Dostęp użytkownika do eksperymentów uczenia maszynowego

Praca z eksperymentami uczenia maszynowego obejmuje zasadniczo następujące rodzaje działań:

* [Wyświetlanie listy i otwieranie eksperymentów ML](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ListOpenExp)

* [Tworzenie i używanie eksperymentów ML oraz zarządzanie nimi](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#CreateUseExp)

* [Wykorzystanie narzędzi AI w eksperymentach ML](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#CreateUseExpAI)

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Wyświetlanie listy i otwieranie eksperymentów ML

Aby wyświetlać i otwierać eksperymenty uczenia maszynowego, użytkownik musi mieć następujące elementy. Użytkownicy spełniający te wymagania mogą również generować raporty szkoleniowe oraz otwarte analizy pochodzenia i wpływu eksperymentu.

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Experiment Contributor

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie eksperymentami ML ustawione na Dozwolone lub Zarządzanie eksperymentami ML bez GenAI za pośrednictwem domyślnych uprawnień lub niestandardowej roli zabezpieczeń

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone za pośrednictwem domyślnych uprawnień 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 jedna z poniższych ról w przestrzeni, w której zlokalizowany jest eksperyment uczenia maszynowego:

  * Właściciel (przestrzeni)

  * Może zarządzać

  * Może edytować

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Tworzenie i używanie eksperymentów ML oraz zarządzanie nimi

Tworzenie eksperymentów, korzystanie z nich i zarządzanie nimi obejmuje następujące działania:

* Tworzenie eksperymentów uczenia maszynowego

* Usuwanie eksperymentów uczenia maszynowego

* Edytowanie eksperymentów uczenia maszynowego

* Przenoszenie eksperymentów uczenia maszynowego między przestrzeniami

Aby wykonać te czynności, musi mieć:

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Experiment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie eksperymentami ML ustawione na Dozwolone lub Zarządzanie eksperymentami ML bez GenAI za pośrednictwem domyślnych uprawnień lub niestandardowej roli zabezpieczeń

* W przypadku eksperymentów w przestrzeniach udostępnionych jedna z poniższych ról w przestrzeni, w której zlokalizowany jest eksperyment uczenia maszynowego:

  * Właściciel (przestrzeni)

  * Może zarządzać

  * Może edytować

  W przypadku przenoszenia między przestrzeniami jest wymagana jedna z powyższych ról zarówno w bieżącej przestrzeni, jak i w przestrzeni docelowej.

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Wykorzystanie narzędzi AI w eksperymentach ML

Generatywna AI jest zintegrowana z wykrywaniem stronniczości w eksperymentach ML. Aby pracować z tą funkcjonalnością, użytkownik potrzebuje:

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Experiment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie eksperymentami uczenia maszynowego ustawione na Dozwolone za pośrednictwem uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń

* W przypadku eksperymentów w przestrzeniach udostępnionych jedna z poniższych ról w przestrzeni, w której zlokalizowany jest eksperyment uczenia maszynowego:

  * Właściciel (przestrzeni)

  * Może zarządzać

  * Może edytować

## Dostęp użytkownika do wdrożeń uczenia maszynowego i predykcji

Praca z wdrożeniami i predykcjami uczenia maszynowego obejmuje następujące typy działań:

* [Wyświetlanie listy i otwieranie wdrożeń ML](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ListMLDeploy)

* [Wdrożenie modelu i tworzenie wdrożeń ML](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ModelDeployment)

* [Zarządzanie wdrożeniami ML](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ManagementMLDeploy)

* [Usuwanie wdrożeń ML](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#DeleteMLDeploy)

* [Uruchamianie predykcji wsadowych](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#RunningBatch)

* [Wykonywanie predykcji w czasie rzeczywistym](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#RunningRealTime)

* [Uruchamianie predykcji za pomocą łącznika analitycznego Qlik Predict](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#RunningConnector)

* [Zatwierdzenie modelu](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ModelApproval)

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Wyświetlanie listy i otwieranie wdrożeń ML

Aby wyświetlać i otwierać wdrożenia uczenia maszynowego, użytkownik musi mieć następujące elementy. Użytkownicy spełniający te wymagania mogą również generować raporty szkoleniowe oraz otwarte analizy pochodzenia i wpływu wdrożenia uczenia maszynowego. Do generowania raportów z uczenia użytkownik potrzebuje dostępu do eksperymentu, w którym model został nauczony.

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Experiment Contributor

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie eksperymentami ML ustawione na Dozwolone lub Zarządzanie eksperymentami ML bez GenAI za pośrednictwem uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone za pośrednictwem uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń

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

* W przypadku wdrożeń uczenia maszynowego w przestrzeniach udostępnionych jedna z poniższych ról w przestrzeni, w której zlokalizowany jest eksperyment uczenia maszynowego:

  * Właściciel (przestrzeni)

  * Może zarządzać

  * Może edytować

* W przypadku wdrożeń uczenia maszynowego w przestrzeniach zarządzanych jedna z poniższych ról w przestrzeni, w której zlokalizowany jest eksperyment uczenia maszynowego:

  * Właściciel (przestrzeni)

  * Może zarządzać

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Wdrożenie modelu i tworzenie wdrożeń ML

Wdrożenie modelu i tworzenie wdrożeń uczenia maszynowego obejmuje następujące działania:

* Wdrażanie modeli do nowych wdrożeń uczenia maszynowego

* Wdrażanie modeli do istniejących wdrożeń uczenia maszynowego

* Usuwanie modeli z wdrożeń uczenia maszynowego

Aby wdrażać modele we wdrożeniu uczenia maszynowego (nowym lub już istniejącym), wymagane są następujące elementy:

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Experiment Contributor

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie eksperymentami ML ustawione na Dozwolone lub Zarządzanie eksperymentami ML bez GenAI za pośrednictwem uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone za pomocą domyślnych uprawnień lub niestandardowej roli zabezpieczeń

* Wymagana rola w przestrzeni wdrożenia uczenia maszynowego

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach udostępnionych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach zarządzanych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

* Wymagana rola w przestrzeni eksperymentu uczenia maszynowego

  * W przypadku eksperymentów w przestrzeniach udostępnionych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

Aby usuwać modele z wdrożenia uczenia maszynowego, wymagane są następujące elementy:

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Rola związana z zabezpieczeniami Automl Deployment Contributor

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone za pośrednictwem uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń

* Wymagana rola w przestrzeni wdrożenia uczenia maszynowego

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach udostępnionych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach zarządzanych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Zarządzanie wdrożeniami ML

Zarządzanie wdrożeniami uczenia maszynowego obejmuje następujące działania:

* Edytowanie szczegółów wdrożenia uczenia maszynowego

* Tworzenie, edytowanie, usuwanie i zmiana właściciela konfiguracji predykcji

* Tworzenie, edytowanie i usuwanie harmonogramów predykcji

* Tworzenie, zmiana nazwy i usuwanie aliasów modeli we wdrożeniu uczenia maszynowego

* Przenoszenie wdrożeń uczenia maszynowego między przestrzeniami

Aby wykonać te czynności, musi mieć:

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone za pośrednictwem domyślnych uprawnień lub niestandardowej roli zabezpieczeń

* Wymagana rola w przestrzeni wdrożenia uczenia maszynowego (lub, w przypadku przenoszenia między przestrzeniami, w przestrzeni bieżącej i docelowej)

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach udostępnionych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach zarządzanych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Usuwanie wdrożeń ML

Aby usuwać wdrożenia uczenia maszynowego, użytkownik musi mieć następujące elementy:

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone za pośrednictwem uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń

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

* Wymagana rola w przestrzeni wdrożenia uczenia maszynowego (lub, w przypadku przenoszenia między przestrzeniami, w przestrzeni bieżącej i docelowej)

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach udostępnionych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach zarządzanych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Uruchamianie predykcji wsadowych

Aby uruchamiać predykcje wsadowe, użytkownik musi mieć następujące elementy:

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach)

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone za pośrednictwem domyślnych uprawnień lub niestandardowej roli zabezpieczeń

* Wymagana rola w przestrzeni wdrożenia uczenia maszynowego

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach udostępnionych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach zarządzanych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

* Uprawnienia do przechowywania zestawów danych w żądanej przestrzeni. Do przechowywania zbiorów danych w przestrzeni prywatnej potrzebna jest wbudowana rola związana z zabezpieczeniami Private Analytics Content Creator.

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Wykonywanie predykcji w czasie rzeczywistym

Aby uruchamiać predykcje w czasie rzeczywistym za pośrednictwem punktu końcowego API czasu rzeczywistego, użytkownik musi mieć następujące elementy:

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone lub Tylko tworzenie prognoz za pośrednictwem domyślnych uprawnień lub niestandardowej roli zabezpieczeń

* Wymagana rola w przestrzeni wdrożenia uczenia maszynowego

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach udostępnionych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni, w tym użytkownik z licencją Analyzer)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

    * Może używać danych (w tym użytkownik z licencją Analyzer)

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach zarządzanych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni, w tym użytkownik z licencją Analyzer)

    * Może zarządzać

    * Może używać danych (w tym użytkownik z licencją Analyzer)

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Uruchamianie predykcji za pomocą łącznika analitycznego Qlik Predict

Aby uruchamiać predykcje za pomocą łącznika analitycznego Qlik Predict, użytkownik z istniejącym dostępem do pracy z połączeniami danych musi mieć następujące elementy:

* Jedno z następujących:

  * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

  * Uprawnienie Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone lub Tylko tworzenie prognoz za pośrednictwem domyślnych uprawnień lub niestandardowej roli zabezpieczeń

* Aby używać łącznika w aplikacji lub skrypcie w Twojej przestrzeni prywatnej, potrzebujesz Private Analytics Content Creator wbudowanej roli zabezpieczeń.

* Wymagana rola w przestrzeni wdrożenia uczenia maszynowego i połączenia Qlik Predict

  * W przestrzeniach udostępnionych jeden z następujących elementów:

    * Właściciel (przestrzeni, w tym użytkownik z licencją Analyzer)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

    * Może używać danych (w tym użytkownik z licencją Analyzer)

  * W przestrzeniach zarządzanych jeden z następujących elementów:

    * Właściciel (przestrzeni, w tym użytkownik z licencją Analyzer)

    * Może zarządzać

    * Może używać danych (w tym użytkownik z licencją Analyzer)

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

#### Zatwierdzenie modelu

Aby można było aktywować i dezaktywować model w ramach wdrożenia uczenia maszynowego, użytkownik musi mieć:

* Uprawnienie użytkownika profesjonalnego (dotyczy tylko subskrypcji opartych na użytkownikach).

* Jeden z następujących zestawów uprawnień:

  * Opcja 1 — wszystkie z poniższych:

    * Wbudowana rola zabezpieczeń Automl Deployment Contributor

    * Uprawnienie użytkownika Zatwierdzanie lub odrzucanie własnych modeli uczenia maszynowego ustawione na Dozwolone za pośrednictwem uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń

  * Opcja 2 — jedna z poniższych:

    * Uprawnienie użytkownika Zarządzanie wdrożeniami ML ustawione na Dozwolone za pośrednictwem uprawnień domyślnych lub niestandardowej roli zabezpieczeń

    * Uprawnienie administratora Zarządzaj eksperymentem i wdrożeniami uczenia maszynowego ustawione na Dozwolone za pośrednictwem niestandardowej roli zabezpieczeń

    * Uprawnienie administratora Zatwierdzanie lub odrzucanie modeli uczenia maszynowego ustawione na Dozwolone za pośrednictwem niestandardowej roli zabezpieczeń

* Wymagana rola w przestrzeni wdrożenia uczenia maszynowego

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach udostępnionych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

    * Może edytować

  * W przypadku wdrożeń w przestrzeniach zarządzanych jedna z następujących ról:

    * Właściciel (przestrzeni)

    * Może zarządzać

Więcej informacji na temat zatwierdzania modeli zawiera temat [Zatwierdzanie wdrożonych modeli](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm).

## Administrowanie eksperymentami i wdrożeniami uczenia maszynowego

### Administrowanie z poziomu centrów aktywności Analytics lub Wnioski

W centrach aktywności Analytics i Wnioski administratorzy mogą wykonywać różne działania związane z eksperymentami i wdrożeniami uczenia maszynowego. Działania dostępne dla administratorów to:

* Działania, które nie wymagają żadnych dodatkowych uprawnień poza dostępem administratora. Zobacz [Typy administratorów Qlik Predict](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm#Types).

* Działania, które mogą wymagać ról w przestrzeni, a także innych uprawnień przypisanych za pośrednictwem uprawnień domyślnych i ról niestandardowych.

### Administrowanie z centrum aktywności Administrowanie

Z centrum aktywności Administrowanie administratorzy dzierżawy i analityki oraz użytkownicy z określonymi uprawnieniami mogą administrować Qlik Predict.

Więcej informacji na temat zatwierdzania modeli zawiera temat [Zatwierdzanie wdrożonych modeli](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm).