# Работа с машинным обучением в Qlik Answers

Вы можете работать с Qlik Predict автоматизированным машинным обучением, используя технологии на базе ИИ Qlik Answers.

В агентном интерфейсе Qlik Answers вы можете создавать и запускать рабочие процессы машинного обучения на естественном языке. Вы можете исследовать наборы данных, настраивать и обучать эксперименты, а также выполнять прогнозирование прямо в том же интерфейсе чата.

Этот интерфейс Qlik Answers отделен от доступа к возможностям Qlik Predict через MCP-сервер Qlik во внешнем LLM-клиенте. Для получения дополнительной информации см. раздел [Сервер MCP Qlik](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikMCP/Qlik-MCP-server.htm).

Работа с Predict в Qlik Answers

Работа с Predict в Qlik Answers

Работа с PredictPredict в Qlik AnswersQlik Answers ![Обучение ML-эксперимента в агентном интерфейсе](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_predict-answers.png)

Govnote-not-inНе поддерживается в Qlik Cloud для правительства.

Govnote-not-inНе поддерживается в Qlik Cloud Government ― DoD.

## Перед началом работы

Предварительные требования:

* Для вашего клиента включен межрегиональный вывод — то есть клиент должен быть включен для работы с агентными возможностями Qlik Answers.

  [Включение межрегионального инференса](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/cross-region-data-processing.htm)

* Ваш клиент и подписка имеют емкость для Qlik Answers и Qlik Predict.

  [Характеристики Qlik Answers](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/administering-qlik-answers.htm#Capacity)

  [Мониторинг потребления Qlik Predict в зависимости от подписки](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm#MonitorConsumption)

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

  [Разрешения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/predict-agent.htm#Permissions)

## Открытие Qlik Predict в Qlik Answers

Выполните следующие действия.

1. Нажмите Открыть Answers, чтобы открыть Qlik Answers.

2. В раскрывающемся меню выберите Predict.

   Открытие Predict

   Открытие Predict

   Открытие PredictPredict ![Выбор агента прогнозирования в чате](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_predict-agent-selector.png)

## Сквозные рабочие процессы

Используйте следующие рабочие процессы при работе с Predict.

### Шаг 1: исследование набора данных и аналитические выводы

Используйте аналитику набора данных, чтобы оценить качество данных и поля-кандидаты перед обучением. Запрашивайте аналитические данные и рекомендации по таргетингу.

Вам также необязательно знать точное название набора данных, который вы хотите использовать, — вы можете запросить список доступных наборов данных.

Примеры вопросов для исследования набора данных и получения аналитических сведений

| Действие | Примеры вопросов | Примечания |
| --- | --- | --- |
| Выбор набора данных | <ul> <li> <p> <span>Покажите мне доступные наборы данных для обучения</span></p> </li> <li> <p><span>Какие наборы данных можно использовать для обучения?</span> </p> </li> <li> <p><span>Список наборов данных</span> </p> </li> </ul> | - |
| Наблюдения по набору данных | <ul> <li> <p><span>можете показать аналитику по набору данных &lt;название набора данных&gt;</span> </p> </li> </ul> | Кроме того, вы можете сначала открыть набор данных в Qlik Cloud, а затем задать такие вопросы, как:<br><br><ul> <li> <p><span>можете показать аналитические сведения для этого набора данных?</span> </p> </li> <li> <p><span>Какие признаки в этом наборе данных имеют высокую кардинальность</span> </p> </li> </ul> |
| Целевая рекомендация | <ul> <li> <p><span>Какой столбец вы рекомендуете использовать в качестве целевого</span> </p> </li> <li> <p><span>Каковы ваши рекомендации относительно цели	</span> </p> </li> <li> <p><span>Какой столбец должна предсказывать обученная модель</span> </p> </li> </ul> | Полезно в качестве вопросов, чтобы следить за ходом анализа после выбора набора данных и изучения аналитических сведений. |

### Шаг 2: Обучение и мониторинг эксперимента

Опишите свою цель и позвольте агенту настроить и запустить эксперимент. Поддерживаются такие типы экспериментов, как регрессия и классификация. После выбора набора данных и цели вам будет предложено начать обучение.

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

Примеры вопросов для обучения и мониторинга экспериментов

| Действие | Примеры вопросов | Примечания |
| --- | --- | --- |
| Обучение эксперимента (с уже выбранным набором данных) | <ul> <li> <p><span>Я хочу предсказать &lt;название столбца&gt;</span> </p> </li> <li> <p><span>Использовать &lt;имя столбца&gt; в качестве целевого</span> </p> </li> </ul> | Полезно в качестве последующих вопросов, позволяющих следить за дальнейшими шагами, после выбора обучающего набора данных для использования. |
| Обучение эксперимента (набор данных не выбран) | <ul> <li> <p><span>Обучите модели для прогнозирования &lt;название столбца&gt;; используйте &lt;название набора данных или ключевое слово&gt;</span> </p> </li> <li> <p><span>Создайте эксперимент с данными &lt;название набора данных или ключевое слово&gt;</span> </p> </li> </ul> | Эти вопросы помогут вам сразу приступить к работе без необходимости вручную искать наборы данных по названию. |
| Мониторинг экспериментов | <ul> <li> <p><span>Вывести список моих последних экспериментов и их статус</span> </p> </li> <li><span>Каков статус моего эксперимента</span> </li> </ul> | - |

### Шаг 3: Интерпретация модели и рекомендации

После завершения обучения вы можете запросить интерпретацию поведения модели на понятном языке и рекомендации на основе выходных данных модели.

Примеры вопросов для анализа модели

| Действие | Примеры вопросов | Примечания |
| --- | --- | --- |
| Рекомендации по моделям | <ul> <li> <p><span>Какая модель лучшая в этом эксперименте</span> </p> </li> <li> <p><span>У меня открыт эксперимент &lt;название эксперимента&gt;. Какая модель самая лучшая</span> </p> </li> <li> <p><span>У меня открыт эксперимент &lt;название эксперимента&gt;. Обобщите наилучшие показатели модели для бизнес-аудитории</span> </p> </li> </ul> | Для достижения наилучших результатов необходимо либо открыть эксперимент в браузере, либо указать название эксперимента в запросе. |
| Метрики модели и аналитика | <ul> <li> <p><span>Какой алгоритм модели является лучшим в этом эксперименте</span> </p> </li> <li> <p><span>У меня открыт эксперимент &lt;название эксперимента&gt;. Каковы метрики лучшей модели</span> </p> </li> <li> <p><span>Изучите аналитические сведения о модели и важность признаков (функциональность, характеристики) для этого эксперимента</span> </p> </li> <li> <p><span>У меня открыт эксперимент &lt;название эксперимента&gt;. Какие признаки оказывают наибольшее влияние на эту модель?</span> </p> </li> </ul> | Для достижения наилучших результатов необходимо либо открыть эксперимент в браузере, либо указать название эксперимента в запросе. |

При анализе моделей в чате вы также можете нажать the Просмотреть источник icon , чтобы развернуть дополнительные сведения, включая диаграммы (разбивка важности: функциональность, характеристики) и выводы на естественном языке.

Использование функции Просмотр источника для анализа моделей со встроенными диаграммами

Использование функции Просмотр источника для анализа моделей со встроенными диаграммами

Использование функции Просмотр источникаПросмотр источника для анализа моделей со встроенными диаграммами ![Использование View source для анализа моделей со встроенными диаграммами](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_predict-agent_view-source-model-metrics.png)

### Шаг 4: Развертывание, активация и прогнозирование

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

Вы также можете выполнять пакетное прогнозирование с помощью развернутых моделей. Система выполняет поиск совместимых наборов 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 подписки.

Примеры вопросов по развертыванию и прогнозированию

| Действие | Примеры вопросов | Примечания |
| --- | --- | --- |
| Развертывание и мониторинг модели | <ul> <li> <p><span>Разверните лучшую модель для этого эксперимента</span> </p> </li> <li> <p><span>У меня открыт эксперимент &lt;название эксперимента&gt;. Просмотреть сведения о развертывании</span> </p> </li> <li><span>Проверить статус развертывания для этого эксперимента</span> </li> </ul> | Полезно в качестве последующих вопросов, позволяющих следить за ходом работы непосредственно после анализа модели.<br><br>Для достижения наилучших результатов необходимо либо открыть эксперимент в браузере, либо указать название эксперимента в запросе. |
| Прогнозы — отправка запроса | <ul> <li> <p><span>Выполняйте прогнозы с помощью этого развертывания</span> </p> </li> <li> <p><span>Запуск прогнозирования с помощью развертывания &lt;имя развертывания&gt;</span> </p> </li> </ul> | Для получения наилучших результатов необходимо либо открыть развертывание в браузере, либо указать имя развертывания в запросе. |
| Прогнозы — выбор набора данных для применения | <ul> <li> <p><span>Используйте &lt;имя набора данных для применения&gt; в качестве набора данных для применения для прогнозов с этим развертыванием</span> </p> </li> <li> <p><span>У меня открыто развертывание &lt;имя развертывания&gt;. Выполнить прогнозирование с набором данных &lt;имя набора данных для применения&gt;</span> </p> </li> </ul> | Для получения наилучших результатов необходимо либо открыть развертывание в браузере, либо указать имя развертывания в запросе. |
| Прогнозы — статус мониторинга | <ul> <li> <p><span>Проверьте статус пакетного прогнозирования для этого развертывания</span> </p> </li> </ul> | Для получения наилучших результатов необходимо либо открыть развертывание в браузере, либо указать имя развертывания в запросе. |
| Прогнозы — анализ результатов прогнозирования | <ul> <li> <p><span>У меня открыто развертывание &lt;имя развертывания&gt;. Просмотрите текущие результаты прогнозирования</span> </p> </li> <li> <p><span>Покажите мне мои последние прогнозы для этого развертывания</span> </p> </li> </ul> | Для получения наилучших результатов необходимо либо открыть развертывание в браузере, либо указать имя развертывания в запросе. |

## Рекомендации по формулированию вопросов

Для достижения наилучших результатов при работе с Qlik Predict в Qlik Answers следует следить за этими общими рекомендациями:

* Если вы не знаете, с чего начать, спросите у Predict, что он умеет делать. Qlik Answers может предоставить список поддерживаемых возможностей.

* Начните новый диалог при смене темы или если вы не получаете нужного ответа.

* Если вы не получаете нужного ответа, попробуйте предоставить больше деталей и конкретизировать, что именно вы хотите сделать. Например, указание точных названий наборов данных и других ресурсов может помочь Qlik Answers лучше находить их при запуске обучения или выполнении прогнозирования.

* Переформулируйте вопрос, если с первого раза он не возвращает нужный ответ.

Для получения дополнительной информации см. раздел [Рекомендации по общению с Qlik Answers](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/best-practices-assistant-chat.htm).

## Разрешения

Для выполнения сквозных рабочих процессов машинного обучения вам потребуются разрешения как Qlik Answers, так и Qlik Predict.

В частности, необходимо следующее:

* Профессиональное право пользователя (применимо только к пользовательским подпискам)

* Требуемое разрешение Агентный ИИ &gt; Анализ данных установлено в значение Разрешено. Это разрешение назначается администратором клиента.

  [Управление доступом пользователей к Qlik Answers](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/administering-qlik-answers.htm#Access)

* Необходимые разрешения Qlik Predict для работы с экспериментами и развертываниями ML, назначенные вам администратором клиента. См.:

  * [Доступ пользователя к экспериментам машинного обучения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#AccessExperiment)

  * [Доступ пользователя к развертываниям машинного обучения и прогнозам](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#AccessDeployment)

* Доступ к пространствам, где расположены наборы данных, эксперименты и развертывания. См.:

  * [Разрешения общего пространства для пользователей с подпиской Professional и на основе емкости](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-prof-full.htm)

  * [Разрешения в управляемом пространстве для пользователей категории Professional и пользователей в подписках на основе объема](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-managed-space-prof-full.htm)

## Ограничения

### Наборы данных

Обновление и удаление наборов данных

Вы не можете загружать или удалять наборы данных из чата.

Изменение наборов данных

В чате невозможно следующее:

* Изменение обучающих наборов данных после запуска версии эксперимента.

* Запуск нескольких прогнозов с различными наборами данных для применения в рамках одного чата.

В качестве временного решения, если вам необходимо обучать эксперименты или выполнять прогнозирование с использованием другого набора данных, сначала начните новый чат. Если вы обучаете эксперименты, для этого также потребуется создать новый эксперимент в новом чате.

Для получения дополнительной информации о начале новых чатов, см. [Общение с Qlik Answers](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/using-assistants.htm#Chatting).

Большие наборы данных

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

* Максимальный размер набора данных (обучающие наборы данных)

* Максимальное количество ячеек набора данных (обучающие наборы данных)

* Максимальное количество включенных столбцов (наборы данных для обучения и применения)

### Функции экспериментов

* Обнаружение предвзятости не поддерживается.

* Невозможно проанализировать или загрузить отчеты об обучении модели.

* 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 признаков или алгоритмов. Кроме того, для обучения моделей всегда используется интеллектуальная оптимизация — ручная оптимизация не поддерживается.

* Обучение второй и последующих версий эксперимента невозможно.

### Типы моделей

Недоступно для моделей с временными рядами.

### Типы прогнозов

Недоступно для прогнозов в реальном времени или на основе коннекторов.

### Управление моделями машинного обучения

* Вы не можете заменить существующую развернутую модель из чата.

* Вы не можете развернуть несколько моделей из разных версий эксперимента из чата.

* Невозможно получить доступ к встроенной аналитике (операции с моделями и мониторинг дрейфа) для развертывания.

[Поиск ответов на вопросы с помощью Qlik Answers](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/using-assistants.htm)

[Машинное обучение с помощью Qlik Predict](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/home-automl.htm)

[Работа с экспериментами](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm)

[Работа с развертываниями машинного обучения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-deployments.htm)

[Работа с прогнозированиями с помощью машинного обучения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-predictions.htm)

[Выбор контекста](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/choose-context.htm)

[Развертывание и администрирование Qlik Answers](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/administering-qlik-answers.htm)

[Включение межрегионального инференса](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/cross-region-data-processing.htm)