# Машинное обучение с помощью Qlik Predict Автоматизированное машинное обучение находит модели в данных и использует их для прогнозирования будущих данных. Эксперименты машинного обучения в Аналитика Qlik Cloud позволяют взаимодействовать с другими пользователями и интегрировать прогнозную аналитику 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 модель, наиболее подходящую 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. Доступ к Qlik Predict можно получить следующими способами: * Через Qlik Cloud пользовательский интерфейс. Создавайте эксперименты и развертывания, используя рабочие процессы, показанные во всей Qlik Predict справочной документации. * Используя Qlik Answers, вы можете создавать сквозные машинные рабочие процессы, используя естественный язык. [Работа с машинным обучением в Qlik Answers](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/predict-agent.htm) * Разработчики могут интегрировать Qlik Predict функциональность в свои рабочие процессы с помощью [API машинного обучения](https://qlik.dev/apis/rest/ml/). Для получения инструкций по началу работы см. [Руководство по автоматизированному машинному обучению](https://qlik.dev/embed/machine-learning/tutorial/tutorial-overview/). Примечание о Qlik Cloud для правительства Qlik Cloud для правительства не поддерживает Qlik Predict. ## Работа с машинным обучением в Qlik Answers Используйте естественный язык для запуска Qlik Predict рабочих процессов, от анализа наборов данных до прогнозов. ## Начало работы с машинным обучением ## Общее представление о машинном обучении Узнайте об основных концепциях машинного обучения и о том, почему вы можете захотеть его использовать. ## Формулирование задач машинного обучения Узнайте, как определить свой вопрос машинного обучения и следить за структурированной основой. ## Подготовка набора данных для обучения Узнайте, как подготовить набор данных для использования в обучении моделей машинного обучения. ## Ограничения и возможности Qlik Predict Узнайте об ограничениях и лимитах, которые применяются к Qlik Predict и к платформе Qlik Cloud. ## Работа с экспериментами ## Работа с экспериментами машинного обучения Ознакомьтесь с процессом автоматизированного машинного обучения и начните создавать эксперименты. ## Работа с экспериментами временных рядов Узнайте, как обучать модели для выполнения прогнозирования с учетом времени. ## Интерпретация производительности модели Узнайте о метриках, используемых для оценки прогнозных моделей. ## Улучшение моделей Как улучшить прогнозную модель? Подробнее... ## Работа с развертываниями машинного обучения ## Развертывание моделей Когда вы создали модель, готовую для прогнозирования на новых данных, разверните ее в развертывание машинного обучения. ## Работа с развертываниями машинного обучения Узнайте о развертывании моделей, управлении развертываниями машинного обучения и активации развернутых моделей для прогнозирований. ## Работа с прогнозированиями ## Работа с прогнозированиями Узнайте, как использовать развертывание машинного обучения для создания прогнозирований с помощью интерфейса или API. ## Создание пакетных прогнозирований Используйте интерфейс развертывания ML для создания наборов данных с прогнозными данными. ## Создание наборов данных SHAP во время прогнозирования Узнайте, как использовать значения SHAP для понимания ключевых факторов, лежащих в основе ваших данных, при построении прогнозов. ## Создание прогнозирований в реальном времени Узнайте, как получить доступ и использовать API машинного обучения для создания прогнозов в реальном времени для одной или нескольких строк данных. ## Прогнозирование с помощью коннектора аналитики Qlik Predict Используйте коннектор аналитики Qlik Predict для связи с вашим развертыванием и создания прогнозов непосредственно в приложениях и скриптах. ## Практические руководства и инструкции ## 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. ## Руководство — Predict продажи с помощью прогнозирования многомерных временных рядов Это руководство проведет вас через процесс обучения, развертывания и прогнозирования с помощью моделей, которые могут выполнять прогнозы для конкретного времени. ## Пример — анализ «что-если» с помощью аналитического коннектора Qlik Predict Исследуйте реальный сценарий альтернатив от начала до конца в этом примере. ## Qlik Predict видео Посмотрите несколько коротких видео, которые помогут начать работу с машинным обучением. Связанные учебные материалы: * [Что такое Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/What_is_AutoML) * [Введение к Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML) ## Подробнее * [Что такое Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/What_is_AutoML) * [Введение к Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)