# Experimentos de treinamento

O treinamento de modelos de aprendizado de máquina significa alimentar dados para algoritmos e deixá-los aprender padrões nos dados. Após o treinamento inicial sobre os dados, você aprenderá muito sobre os modelos a partir das métricas geradas. Espere que sejam necessárias muitas iterações de refinamento e retreinamento antes de você ter um modelo bom o suficiente para implementar.

## Requisitos e permissões

Para saber mais sobre os requisitos do usuário para trabalhar com experimentos de ML, consulte [Trabalhando com experimentos](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm).

## Executando treinamento experimental

Faça o seguinte:

1. Crie e configure um novo experimento ou abra um experimento no catálogo.

2. Clique em Executar experimento para iniciar o treinamento.

   (Para as seguintes versões, o botão mostrará Executar v2, Executar v3 e assim por diante.)

Quando o treinamento for concluído, as métricas do modelo ficarão disponíveis. Agora você está pronto para revisar e refinar os modelos. Para obter mais informações, consulte [Revisando modelos](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/reviewing-experiments.htm) e [Refinando modelos](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/refining-models.htm).

## Gerenciando trabalhos de treinamento

Os administradores de locatários podem interromper ou cancelar trabalhos de treinamento de experimentos no centro de atividades de Administração. Para obter mais informações, consulte [Administrando o Qlik Predict](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm).

## Configurando notificações

Você pode receber notificações quando o treinamento de um único modelo for concluído e quando o treinamento de todos os modelos em uma versão experimental for concluído. Para obter mais informações, consulte [Configurando notificações para o Qlik Predict](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automl-customize-experience.htm#Configur).

## Lidando com versões de experimentos com falha

Se uma versão falhar durante o treinamento, ela será listada na tabela Versões com falha na guia Modelos. Você pode:

* Veja os detalhes do erro para entender por que o treinamento falhou.

* Exclua a versão com falha da lista.

Para obter mais informações, consulte [Visualizar versões com falha](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-quick.htm#ViewingFailed).