Перейти к основному содержимому Перейти к дополнительному содержимому

Работа с развертываниями машинного обучения

После обучения и уточнения модели ее можно развернуть для прогнозирования.

Развертывания машинного обучения можно создавать в личных, общих и управляемых пространствах.

Рабочий процесс

Следующие шаги описывают пример работы с развертываниями машинного обучения и прогнозированиями.

  1. Развертывание модели

    Разверните модель, которая будет использоваться для прогнозирования.

    Развертывание моделей

  2. Утверждение модели

    Перед тем как создавать прогнозирования с использованием развертывания машинного обучения, необходимо активировать исходную модель для прогнозирования. Утверждение модели может выполняться пользователями и администраторами со специальными разрешениями.

    Утверждение развернутых моделей

  3. Создание прогнозирований

    Создавайте прогнозирования вручную или по графику либо используйте конечную точку прогнозирования в реальном времени в Machine Learning API.

    Создание прогнозирований на основе наборов данных

    Machine Learning API

  4. Визуализация прогнозной аналитики

    Загрузите сгенерированные данные для прогнозирования в приложение и создайте визуализации.

    Визуализация значений SHAP в приложениях Qlik Sense

  5. Исследование данных со сценариями альтернатив

    Интегрируйте API прогнозирования в приложение, чтобы создавать прогнозирования в реальном времени. С его помощью можно проверять сценарии альтернатив, изменяя значения признаков и получая прогнозируемые результаты для новых значений. Запись передается в развертывание машинного обучения через API, и пользователь получает ответ в реальном времени. Например, как изменение тарифного плана или повышение базового тарифа повлияет на риск оттока клиентов?

  6. Принятие мер (действия)

    Проанализируйте прогнозные данные и сценарии, чтобы определить, какие действия следует предпринять. Автоматизация приложения Qlik помогает автоматизировать действия и предоставляет специальные шаблоны для сценариев использования машинного обучения. Для получения дополнительной информации об автоматизациях см. раздел Автоматизация приложения Qlik. (только английский язык)

Требования и разрешения

В этом разделе перечислены требования к пользователю для работы с развертываниями машинного обучения и прогнозированиями, созданными с их помощью.

Развертывания машинного обучения

Для работы с развертываниями машинного обучения требуется следующее:

  • Право пользователя «Профессионал» или Full User

  • Просмотр и создание развертываний машинного обучения: Роль безопасности Automl Deployment Contributor или Automl Experiment Contributor

  • Редактирование и удаление развертываний машинного обучения: Роль безопасности Automl Deployment Contributor

  • Необходимая роль в пространстве, где находится развертывание машинного обучения.

Для получения дополнительной информации см.:

Прогнозирования

Для создания, редактирования и удаления конфигураций прогнозирования требуется следующее:

  • Право пользователя «Профессионал» или Full User

  • Роль безопасности Automl Deployment Contributor

  • Необходимая роль в пространстве, где находится развертывание машинного обучения.

Прогнозирования могут выполняться как пакетные прогнозирования (на основе конфигурации прогнозирования) и как прогнозирования в реальном времени. Для выполнения прогнозирований также можно использовать коннектор Qlik AutoML.

Для выполнения прогнозирований с использованием упомянутых выше методов требуется следующее:

  • Роль безопасности Automl Deployment Contributor

  • Необходимая роль в пространстве, где находится развертывание машинного обучения:

    • Общие пространства: пользователям с Право пользователя «Профессионал» или Full User требуется роль Владелец, Может управлять, Может изменять или Может использовать данные в пространстве. Пользователям с Права аналитика требуется роль Владелец или Может использовать данные в пространстве.

    • Управляемые пространства: пользователям с Право пользователя «Профессионал» или Full User требуется роль Владелец, Может управлять или Может использовать данные в пространстве. Пользователям с Права аналитика требуется роль Владелец или Может использовать данные в пространстве.

  • Для прогнозирований по графику, настроенных с помощью пользовательского интерфейса AutoML, также предъявляются требования к владельцу конфигурации прогнозирования. См.: Владение конфигурацией прогнозирования

Прогнозирования, сгенерированные в пользовательском интерфейсе Qlik AutoML, создаются как наборы данных. Поэтому к работе с источниками данных в Qlik Cloud применяются те же требования, что к работе с этим результатом прогнозирования (например, как при их использовании в приложении Qlik Sense). Для создания наборов данных в личном пространстве требуется роль Private Analytics Content Creator.

Для получения дополнительной информации см.:

Утверждение модели

Чтобы активировать и деактивировать исходную развернутую модель для развертывания машинного обучения, необходимы специальные разрешения. Эти разрешения различаются в зависимости от того, выполняются они от имени пользователя или администратора. Для получения дополнительной информации см.:

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!