Trabalhando com previsões de ML
Depois de implementar seu modelo de aprendizado de máquina, você pode usar o modelo para criar previsões. Essas previsões podem ser usadas para tomar decisões mais eficientes e informadas com base em seus dados.
Você pode criar e editar implementações de ML e gerar previsões em espaços pessoais ou compartilhados. Você também pode publicar implementações de ML em espaços gerenciados e gerar previsões. O acesso às implementações de ML é controlado por meio do espaço. Para obter mais informações sobre espaços, consulte Trabalhando em espaços.
As implementações de ML podem ser criadas em espaços pessoais, compartilhados e gerenciados. Os dados de previsão gerados a partir de uma implementação de ML podem ser armazenados em um espaço pessoal, compartilhado ou gerenciado.
Requisitos e permissões
Para trabalhar com implementações de ML e as configurações de previsão dentro delas, você deve ter o seguinte:
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Direito de usuário Professional ou completo
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Visualizar e criar implementações de ML: Função de segurança Automl Deployment Contributor ou Automl Experiment Contributor
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Editar e excluir implementações de ML: Função de segurança Automl Deployment Contributor
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Configurar e executar previsões da implementação de ML: Função de segurança Automl Deployment Contributor
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Permissões necessárias no espaço onde as implementações de ML estão localizadas.
As previsões são criadas como conjuntos de dados. Portanto, os mesmos requisitos para trabalhar com fontes de dados no Qlik Cloud aplicam-se ao trabalho com saída de previsão (como usá-la em um aplicativo Qlik Sense). Você deve ter a função de Criador de conteúdo de análise privada para criar conjuntos de dados em seu espaço pessoal.
Para previsões agendadas, também existem requisitos para o proprietário da configuração de previsão.
Para obter mais informações, consulte:
Fluxo de trabalho
As etapas a seguir são um exemplo de como trabalhar com implementações e previsões de ML.
- Implemente seu modelo
Implemente o modelo que deseja usar para fazer previsões.
- Fazer previsões
Faça previsões manuais ou programadas em conjuntos de dados ou use a API de previsão.
- Visualize os insights preditivos
Carregue os dados de previsão gerados em um aplicativo e crie visualizações.
- Explore os dados com cenários hipotéticos
Integre a API de previsão em um aplicativo para obter previsões em tempo real. Isso permite que você experimente cenários hipotéticos alterando os valores dos recursos e obtendo resultados previstos para os novos valores. O registro é passado para a implementação de ML via API e uma resposta é recebida em tempo real. Por exemplo, o que aconteceria com o risco de desistência de clientes se mudássemos o tipo de plano ou aumentássemos a tarifa base?
- Tomar uma medida
Analise os insights e cenários preditivos para descobrir quais ações tomar. O Qlik Application Automation ajuda a automatizar as ações e fornece modelos específicos para casos de uso de aprendizado de máquina. Para obter mais informações sobre automações, consulte Qlik Application Automation (somente em inglês).