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Criando previsões em tempo real

Use sua implementação de ML para prever resultados futuros em novos dados. Você cria previsões em tempo real usando o ponto de extremidade de previsão em tempo real na API de aprendizado de máquina.

As previsões podem ser feitas em tempo real, como decisões em tempo real sobre descontos para clientes no check-out. Quando as previsões forem geradas, você poderá carregar os insights preditivos em um aplicativo Qlik Sense. Isso permite que você visualize e interaja com os dados e crie cenários hipotéticos.

Nota informativa

A API de previsões em tempo real foi descontinuada e substituída pelo ponto de extremidade de previsão em tempo real na API de aprendizado de máquina. A funcionalidade em si não está sendo descontinuada. Para previsões futuras em tempo real, use o ponto de extremidade de previsão em tempo real na API de aprendizado de máquina.

Criando previsões em tempo real com a API

O painel Previsões em tempo real na interface de implementação de ML dá acesso ao ponto de extremidade de previsão em tempo real na API de aprendizado de máquina.

O ponto de extremidade de previsão em tempo real é uma comunicação bidirecional entre o AutoML e outros recursos no Qlik Cloud, incluindo o Qlik Sense e Automações, bem como aplicativos externos. Você pode usar o ponto de extremidade para fazer previsões programaticamente passando dados para um modelo e recuperar os resultados da previsão em tempo real.

Requisitos

Visualizando detalhes do desvio de dados e do evento de previsão

Após executar uma previsão em tempo real, abra a implementação do ML e alterne para o painel de Monitoramento de desvio de dados. Nessa visualização, você pode avaliar:

  • O nível de desvio de dados para cada recurso envolvido na previsão. A comparação é realizada entre os dados que você envia para a API de previsão em tempo real do AutoML e o conjunto de dados de treinamento.

  • Detalhes sobre o evento de previsão, como se ele foi bem-sucedido ou falhou, e quantas previsões ele gerou.

Para obter mais informações, consulte Monitorando o desempenho e o uso de modelos implementados.

Saiba mais

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