Перейти к основному содержимому Перейти к дополнительному содержимому

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. Исследуйте переменные, которые влияют на прогнозируемый результат, и получите полное представление о своих данных.

Машинное обучение с помощью Qlik AutoML доступно клиентам по 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

Примечание о Qlik Cloud для правительства

Qlik Cloud для правительства не поддерживает Qlik AutoML.

Примечание к информацииДанная функция недоступна в Qlik Sense Business или Аналитика Qlik Cloud Standard. Также недоступно в Qlik Anonymous Access.

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 прогнозов, 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 прогнозы и визуализировать данные прогнозирования в приложении Qlik Sense.

Видео о Qlik AutoML

Посмотрите несколько коротких видео, которые помогут начать работу с машинным обучением.

Подробнее

Помогла ли вам эта страница?

Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице и с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом, чтобы мы смогли ее исправить!