Машинное обучение с помощью Qlik AutoML
При автоматизированном машинном обучении выполняется поиск закономерностей в данных, которые используются для прогнозирования будущих данных. Эксперименты машинного обучения в Аналитика Qlik Cloud позволяют взаимодействовать с другими пользователями и интегрировать данные прогнозной аналитики в приложения Qlik Sense. Помимо прогнозирования, также можно выполнить детальный анализ ключевых признаков, влияющих на прогнозируемый результат.
Загрузите исторические данные из каталога, запустите автоматический процесс машинного обучения, а затем выберите наиболее подходящую модель машинного обучения для вашего случая использования. Разверните модели для прогнозирования результатов решения проблем в бизнесе. Изучите переменные, влияющие на прогнозируемый результат, и досконально проанализируйте данные.
В качестве альтернативы разработчики могут интегрировать возможности Qlik AutoML в собственные рабочие процессы с помощью Machine Learning API. Для получения инструкций по началу работы см. Руководство по автоматизированному машинному обучению.
Функции Qlik AutoML предоставляются клиентам при подписке на следующие продукты.
-
Аналитика Qlik Cloud Standard, Аналитика Qlik Cloud Premium и Enterprise
-
Qlik Talend Cloud Standard, Qlik Talend Cloud Premium и Qlik Talend Cloud Enterprise.
-
Qlik Sense Enterprise SaaS
-
Дополнение Qlik Sense Enterprise SaaS для управления клиентом
Qlik Cloud для правительства не поддерживает Qlik AutoML.
Основы машинного обучения
Перед созданием эксперимента необходимо определить задачу машинного обучения и подготовить набор данных. Подробнее...
Создание экспериментов
Ознакомьтесь с процессом автоматизированного машинного обучения и начните создавать эксперименты.
Интерпретация производительности модели
Узнайте о метриках, используемых для оценки прогнозных моделей.
Уточнение моделей
Как улучшить прогнозную модель? Подробнее...
Работа с развертываниями машинного обучения
Узнайте о развертывании моделей, создании прогнозирований, использовании API и многом другом.
Пример: обучение моделей с применением AutoML (автоматизированное машинное обучение)
Узнайте, как AutoML упрощает процесс уточнения моделей с использованием возможностей интеллектуальной оптимизации.
Учебное пособие «Создание и визуализация данных прогнозирования»
В данном учебном пособии показано, как создавать и обучать эксперимент, как разворачивать модель, создавать прогнозирования и визуализировать данные прогнозирования в приложении Qlik Sense.
Видео о Qlik AutoML
Посмотрите несколько коротких видео, которые помогут начать работу с машинным обучением.