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!

Развертывание модели

Следующий этап — развертывание модели. После развертывания модель можно использовать для прогнозирования на основе новых данных.

Процесс уточнения модели индивидуален для каждого проекта. Когда модель будет отвечать критериям для конкретного случая применения, можно приступать к ее развертыванию. Будет создано развертывание машинного обучения, доступное в каталоге.

Для получения дополнительных сведений о развертывании моделей в Qlik AutoML см. Работа с развертываниями машинного обучения.

AutoML постоянно совершенствует свои процессы обучения модели. Метрики модели, а также алгоритм развертываемой модели могут не совпадать с приведенными на иллюстрациях на этой странице.

Выполните следующие действия.

В таблице метрик модели установите флажок рядом с версией модели, которую требуется развернуть. На основе производительности модели и отсутствия проблем с утечкой данных это, вероятно, будет самая производительная модель из версии v3.
Нажмите Развернуть в нижнем правом углу страницы.
Введите имя развертывания, например Развертывание «Отток клиентов».

Также можно оставить имя развертывания по умолчанию.
При необходимости настройте пространство, описание и теги.
Нажмите Развернуть.

Развертывание модели в Qlik AutoML

Новое развертывание машинного обучения теперь станет доступным в каталоге.

Щелкните Открыть или вернитесь к каталогу и откройте развертывание машинного обучения. Откроется интерфейс «Управление моделями машинного обучения».

Обзор развертывания для новой модели в интерфейсе «Управление моделями машинного обучения». — Интерфейс «Управление моделями машинного обучения» для развертывания машинного обучения

Теперь можно переходить к прогнозированию с использованием развертывания машинного обучения.

Помогла ли вам эта страница?

Оставьте свой отзыв здесь