Fonte de análises do Advanced Analytics

Existem muitas plataformas de aprendizado de máquina em que os desenvolvedores podem construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina na nuvem.

Para se conectar a um modelo genérico, você deve ter criado seu próprio modelo e implantado em um endpoint na plataforma de IA/aprendizado de máquina escolhida. Este endpoint deve ser acessível publicamente pelo Qlik Cloud.

Limitações

• O conector Advanced Analytics está limitado a 200 mil linhas por solicitação. Por padrão, eles são enviados ao serviço de endpoint em lotes de 2 mil linhas, mas isso pode ser configurado ao criar a conexão. Em cenários em que mais linhas precisam ser processadas, use um Loop dentro do script de carregamento de dados para processar mais linhas em lotes.

• Em um cenário em que um aplicativo é recarregado regularmente, é uma prática recomendada armazenar em cache as previsões de aprendizado de máquina usando um arquivo QVD e enviar apenas as novas linhas para o endpoint. Isso melhorará o desempenho do carregamento do aplicativo do Qlik Sense e reduzirá a carga no endpoint do modelo.

• Os recursos disponíveis nos serviços em que o modelo foi implementado impactarão e limitarão o desempenho no carregamento do Qlik Sense e na capacidade de resposta do gráfico.

• Ao usar conexões Advanced Analytics em uma expressão de gráfico, é recomendado fornecer os tipos de dados dos campos, pois o modelo precisa processá-los no formato numérico/string correto. Uma limitação das extensões no lado do servidor em expressões de gráfico é que os tipos de dados não são detectados automaticamente, pois são no script de carregamento.

• Se estiver usando um nome de conexão relativo e decidir mover seu aplicativo de um espaço compartilhado para outro, ou se mover seu aplicativo de um espaço compartilhado para seu espaço privado, levará algum tempo conexão analítica ser atualizada para refletir a nova localização do espaço.