Работа с машинным обучением в Qlik Answers

Вы можете работать с Qlik Predict автоматизированным машинным обучением, используя технологию искусственного интеллекта Qlik Answers.

В агентском Qlik Answers опыте вы можете создавать и запускать рабочие процессы машинного обучения на естественном языке. Вы можете исследовать наборы данных, настраивать и обучать эксперименты, а также запускать прогнозирования в рамках одного и того же чата.

Training ML experiment in agentic experience — Работа с Predict в Qlik Answers

Не поддерживается в Qlik Cloud для правительства.

Не поддерживается в Qlik Cloud Government ― DoD.

Перед началом работы

Предварительные требования:

Ваш клиент имеет включенную межрегиональную инференцию — то есть, клиент должен быть активирован для агентского Qlik Answers функционала.

Включение межрегионального инференса
Ваш клиент и подписка имеют емкость для Qlik Answers.

Qlik Answers Характеристики
У вас есть доступ к необходимым наборам данных и Qlik Predict ресурсам.

Разрешения

Открытие Qlik Predict в Qlik Answers

Выполните следующие действия.

Нажмите Открыть Answers, чтобы открыть Qlik Answers.
В выпадающем меню выберите Predict.

Открытие Predict

Комплексные рабочие процессы

Используйте следующие рабочие процессы при работе с Predict.

Шаг 1: Исследование набора данных и наблюдения

Используйте наблюдения о наборе данных, чтобы понять качество данных и поля-кандидаты перед обучением. Запросите аналитические данные и целевые рекомендации.

Вам также не нужно знать точное имя набора данных, который вы хотите использовать — вы можете запросить список доступных наборов данных.

Примеры вопросов для исследования набора данных и получения ценных наблюдений
Действие	Примеры вопросов	Примечания
Выбор набора данных	Покажи мне доступные наборы данных для обучения Какие наборы данных я могу использовать для обучения? Список наборов данных	-
Наблюдения по набору данных	можете ли вы показать мне наблюдения по набору данных для <dataset name>	Или же вы можете сначала открыть набор данных в Qlik Cloud, а затем задавать вопросы, например: можете ли вы показать мне наблюдения по набору данных для этого набора данных? Какие признаки в этом наборе данных имеют высокую кардинальность
Рекомендация цели	Какой столбец вы рекомендуете использовать в качестве целевого Какова ваша рекомендация для цели Какой столбец должна предсказывать обученная модель	Полезны как последующие вопросы после выбора набора данных и изучения полученных результатов.

Шаг 2: Обучение эксперимента и мониторинг

Опишите свою цель и позвольте агенту настроить и запустить эксперимент. Поддерживаются типы экспериментов регрессии и классификации. После того как вы выбрали набор данных и цель, вам будет предложено начать обучение.

Если вы уже запускали рабочий процесс машинного обучения ранее, вы можете попросить Predict отслеживать существующие эксперименты.

Примеры вопросов для обучения эксперимента и мониторинга
Действие	Примеры вопросов	Примечания
Обучение эксперимента (с уже выбранным набором данных)	Я хочу спрогнозировать <column name> Использовать <column name> в качестве цели	Полезно как последующие вопросы после выбора используемого набора данных для обучения.
Обучение эксперимента (набор данных не выбран)	Обучите модели для прогнозирования <column name>; используйте <dataset name or a keyword> Создайте эксперимент с <dataset name or a keyword> данными	Эти вопросы могут помочь вам сразу приступить к работе без ручного поиска наборов данных по имени.
Мониторинг экспериментов	Перечислить мои самые последние эксперименты и их статус Каков статус моего эксперимента	-

Шаг 3: Интерпретация модели и рекомендации

После завершения обучения вы можете запросить интерпретацию поведения модели на простом языке и рекомендации, основанные на выходных данных модели.

Примеры вопросов для анализа модели
Действие	Примеры вопросов	Примечания
Рекомендации по моделям	Какая лучшая модель в этом эксперименте У меня открыт эксперимент <experiment name>. Какая лучшая модель У меня открыт эксперимент <experiment name>. Резюмируйте лучшую производительность модели для бизнес-аудитории	Для достижения наилучших результатов, вам необходимо либо открыть эксперимент в браузере, либо указать название эксперимента в запросе.
Метрики модели и аналитические данные	Какой алгоритм модели является лучшим в этом эксперименте У меня открыт эксперимент <experiment name>. Какие метрики у лучшей модели Изучите наблюдения модели и важность функциональности, характеристики для этого эксперимента У меня открыт эксперимент <experiment name>. Какие признаки оказывают наибольшее влияние на эту модель?	Для достижения наилучших результатов, вам необходимо либо открыть эксперимент в браузере, либо указать название эксперимента в запросе.

При анализе моделей в чате вы также можете нажать Просмотреть источник, чтобы развернуть дополнительные сведения, включая диаграммы разбивки важности характеристик и наблюдения на естественном языке.

Using View source to analyze models with embedded charts — Использование Просмотр источника для анализа моделей со встроенными диаграммами

Шаг 4: Развертывание, активация и прогнозы

После обучения, вы можете развернуть модель, создав развертывание машинного обучения. После того как вы запросили развернуть модель, вам будет предложено подтвердить развертывание.

Можно также запускать пакетные прогнозирования, используя развернутые вами модели. Система ищет совместимые наборы данных для применения и выводит их список для выбора. Вы также можете использовать запросы на естественном языке для выбора конкретного набора данных для применения.

Развернутые модели активируются автоматически по мере создания прогнозов, в зависимости от доступной емкости для подписки.

Примеры вопросов для развертывания и прогнозирования
Действие	Примеры вопросов	Примечания
Модель развертывание и мониторинг	Разверните лучшую модель для этого эксперимента У меня открыт эксперимент <experiment name>. Просмотр сведений о развертывании Проверить состояние развертывания для этого эксперимента	Полезно как последующие вопросы непосредственно после анализа модели. Для достижения наилучших результатов, вам необходимо либо открыть эксперимент в браузере, либо указать название эксперимента в запросе.
Прогнозы — запустить запрос	Выполнить прогнозы с этим развертыванием Выполнить прогнозы с развертыванием <deployment name>	Для достижения наилучших результатов, вам необходимо либо открыть развертывание в браузере, либо указать имя развертывания в запросе.
Прогнозы—выбор набора данных для применения	Используйте <apply dataset name> в качестве набора данных для применения для прогнозов с этим развертыванием У меня открыто развертывание <deployment name>.Запустить предсказания с набором данных <apply dataset name>	Для достижения наилучших результатов, вам необходимо либо открыть развертывание в браузере, либо указать имя развертывания в запросе.
Прогнозы—мониторинг состояния	Проверить статус пакетного прогнозирования для этого развертывания	Для достижения наилучших результатов, вам необходимо либо открыть развертывание в браузере, либо указать имя развертывания в запросе.
Прогнозы—изучить результаты прогнозирования	У меня открыто развертывание <deployment name>.Изучите текущие результаты прогнозов Покажи мне мои последние прогнозы для этого развертывания	Для достижения наилучших результатов, вам необходимо либо открыть развертывание в браузере, либо указать имя развертывания в запросе.

Разрешения

Вам нужны как Qlik Answers, так и Qlik Predict разрешения для выполнения сквозных рабочих процессов машинного обучения.

В частности, вам необходимо следующее:

Профессиональное право пользователя (применимо только к пользовательским подпискам)
Требуемое разрешение Агентский ИИ > Анализ данных установлено на Разрешено. Назначается администратором клиента.

Управление доступом пользователей к Qlik Answers
Необходимые Qlik Predict разрешения для работы с экспериментами и развертываниями ML, назначенные вам администратором клиента. См.:
- Доступ пользователей к экспериментам ML
- Доступ пользователей к развертываниям и прогнозам ML
Доступ к пространствам, где находятся наборы данных, эксперименты и развертывания. См.:
- Разрешения общего пространства для пользователей с подпиской Professional и на основе емкости
- Разрешения в управляемом пространстве для пользователей категории Professional и пользователей в подписках на основе объема

Ограничения

Наборы данных

Обновление и удаление наборов данных

Нельзя загружать или удалять наборы данных из чата.

Изменение наборов данных

Следующее невозможно в чате:

Изменение наборов данных для обучения после выполнения версии эксперимента.
Запуск нескольких прогнозов с различными наборами данных для применения в рамках одного чата.

В качестве обходного решения, когда вам нужно обучать эксперименты или запускать предсказания, используя другой набор данных, сначала начните новый чат. Если вы обучаете эксперименты, это также потребует создания нового эксперимента в новом чате.

Для получения дополнительной информации о начале новых чатов см. Чат с Qlik Answers.

Большие наборы данных

Чат не поддерживает наборы данных, которые превышают любое из следующих ограничений для Qlik Cloud клиента:

Максимальный размер набора данных (обучающие наборы данных)
Максимальное количество ячеек набора данных (обучающие наборы данных)
Максимальное количество включенных столбцов (обучающие и применяемые наборы данных)

Признаки эксперимента

Обнаружение смещения не поддерживается.
Невозможно анализировать или загрузить отчеты об обучении моделей.
Невозможно получить доступ к встроенной аналитике (вкладки Сравнение и Анализ) для эксперимента.
Все признаки и алгоритмы выбираются для обучения при настройке эксперимента. Нельзя отменить выбор функций или алгоритмов. Далее, интеллектуальная оптимизация модели всегда используется для обучения моделей — ручная оптимизация не поддерживается.
Невозможно обучить вторую и последующие версии эксперимента.

Типы моделей

Недоступно для моделей с временными рядами.

Типы прогнозов

Недоступно для прогнозов в реальном времени или на основе коннектора.

Управление моделями машинного обучения

Нельзя заменить существующую развернутую модель из чата.
Нельзя развернуть несколько моделей из разных версий экспериментов из чата.
Невозможно получить доступ к встроенной аналитике (операции с моделями и мониторинг дрейфа) для развертывания.

Ответы на вопросы с Qlik Answers

Машинное обучение с помощью Qlik Predict

Работа с экспериментами

Работа с развертываниями машинного обучения

Работа с прогнозированиями с помощью машинного обучения

Выбор контекста

Развертывание и администрирование Qlik Answers

Включение межрегионального инференса

Помогла ли вам эта страница?

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

Оставьте свой отзыв здесь