Selecione e carregue os dados de uma conexão Azure ML
Depois de criar uma conexão, você pode selecionar dados e carregá-los para um Qlik Sense ou script do Qlik Cloud. Você carrega dados no Editor da carga de dados ou no Script.
Para uma conexão possa ser usada, o aplicativo requer pelo menos uma tabela de dados de origem com um identificador exclusivo e campos de entrada que conterão o conteúdo a ser enviado aos modelos para problemas e tarefas de aprendizado de máquina. Anote o nome da Tabela e do Campo. Você precisará deles na caixa de diálogo Selecionar a seguir.
Faça o seguinte:
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Abra o Editor da carga de dados ou o Script.
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No painel Fontes de dados no lado direito da página, navegue até a conexão salva e clique em . Isso abre o assistente Selecionar dados.
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Insira uma Tabela residente a ser enviada para os endpoints de aprendizado de máquina.
A Tabela Residente deve ser o nome da tabela residente com os dados de origem que você carregou no seu aplicativo. Você encontrará o nome da tabela residente no Visualizador do modelo de dados.
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A tabela de devolução disponível aparecerá automaticamente em Tabelas.
O nome da tabela de retorno é aquele que foi configurado na conexão.
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Selecione Carregar dinamicamente todos os campos se quiser carregar todos os campos retornados do modelo na sua aplicação e se tiver criado a conexão Azure ML com a configuração para Carregar todos os campos disponíveis.
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Selecione os nomes das colunas a serem carregados no aplicativo caso a conexão tenha sido criada sem Carregar todos os campos disponíveis.
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Um script é gerado automaticamente com base nas seleções.
Clique em Inserir script.
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O novo script será visto no editor de texto, mas precisa de edição adicional.
Conclua o script especificando apenas os campos esperados pelo modelo do Azure ML. Todos os campos devem estar disponíveis na tabela de residentes.
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Recarregar o aplicativo.
Quando ocorre um carregamento de um aplicativo, ele primeiro espera carregar os dados de origem como uma tabela residente e usar isso como entrada para a solicitação feita para endpoints Azure ML.