# Deneyler oluşturma

Kişisel alanlarda veya iş birliği amacıyla paylaşılan alanlarda yeni deneyler oluşturabilirsiniz.

[Creating ML experiments](https://play.vidyard.com/nWswkCpqv7xLEeFirrDRro)

## Gereklilikler ve izinler

ML deneyleriyle çalışmaya ilişkin kullanıcı gereklilikleri hakkında daha fazla bilgi almak için bkz. [Deneylerle çalışma](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm).

## Deneme oluşturma

Deneyleri Analiz etkinlik merkezinden oluşturursunuz.

Aşağıdakileri yapın:

1. Analiz etkinlik merkezinin Oluştur sayfasına gidin ve ML dağıtımı'nı seçin.

   İpucu notu

   ML deneyleri oluşturmanın diğer yolları:

   * Predict'e gidin ve ML deneyi öğesini seçin. Alternatif olarak, Katalog'da Yeni oluştur > ML deneyi'ne tıklayın.

   * Analiz etkinlik merkezinde, bir veri ürününde the Daha fazla icon öğesine tıklayın ve Şurada kullan > ML deneyi öğesini seçin.

2. Ad, alan ve isteğe bağlı olarak açıklama ve etiketleri girin.

3. Oluştur'a tıklayın.

   Açık deney onay kutusu varsayılan olarak seçili durumdadır. Bu onay kutusunun seçimini kaldırdığınızda sonraki adıma geçmeden önce deneyi el ile açmanız gerekir.

4. Deneyinizde kullanılacak veri kümesini seçin. Şunlar arasından seçim yapabilirsiniz:

   * Veri kümeleri: Erişebileceğiniz herhangi bir alandaki bir veri kümesini seçin. bk. [Veri kümelerini yükleme ve seçme ipuçları ve yönergeleri](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-experiments.htm#Tips).

   * Veri ürünleri: Erişebileceğiniz etkin bir veri ürününden bir veri kümesi seçin. Veri ürünleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. [Creating data products](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/Creating-data-products.htm).

İşlemde sonraki adım deney yapılandırmasıdır. bk. [Deneyleri yapılandırma](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/configuring-experiments.htm).

### Veri kümelerini yükleme ve seçme ipuçları ve yönergeleri

* Veri kümeleri, Analiz etkinlik merkezindeki Oluştur sayfası üzerinden yüklenebilir ve katalogda görülebilir. Ayrıca, deneyin veri kümesi seçim sayfasından doğrudan kataloğa yeni bir veri kümesi yükleyebilirsiniz. Bunu yapmak için, Dosya yükle seçeneğine tıklayın ve yüklenecek dosyayı seçin.

* Qlik Cloud konumuna yüklenebilen ve profili oluşturulabilen tüm düz dosyalar Qlik Predict içinde desteklenir.

  Microsoft Excel dosyası gibi birden çok sayfası olan çok tablolu dosyalarda yalnızca ilk tablo içe aktarılır. Bir tablo için profil oluşturma başarısız olursa (örneğin, tablo boşsa) dosya desteklenmez.

## Deney adını ve diğer bilgileri düzenleme

ML deneylerinizin başlıklarını ve açıklamalarını değiştirebilirsiniz. ML deneyleriyle kullanılan etiketleri de değiştirebilirsiniz. Etiketler, ML deneylerini ilgili içerikle gruplamak için kullanılır. Bir ML deneyine yeni etiketler eklerken, kullanıcılar kiracıda var olan tüm etiketleri görüntüleyebilir.

Aşağıdakileri yapın:

1. Deney adının yanındaki the Daha fazla icon öğesine tıklayın.

2. the Ayrıntıları düzenle icon 'ye tıklayın.

3. Adı veya diğer bilgileri düzenleyin.

## Deneyleri paylaşma

Bir kullanıcıyı, grubu veya kiracınızdaki herkesi deneyin depolandığı alana davet ederek bir deney paylaşabilirsiniz.

Aşağıdakileri yapın:

1. Katalogda, paylaşılacak öğede the Daha fazla icon seçeneğine tıklayın ve Paylaş > Davet Et seçeneğini belirleyin.

2. Ad ya da e-posta adresi ile kullanıcı veya grup arayın.

3. Kullanıcılar veya gruplar için alan izinlerini seçin.

4. Dilerseniz açılır listeden <your tenant name> içindeki herkes için izinler seçin.

5. Bitti'ye tıklayın.

Kullanıcılar, paylaşılan öğeye ve alandaki diğer tüm içeriklere erişim kazanır.

## Deneyleri silme

Deneyleri katalog bölümünden silebilirsiniz.

İlgili öğrenme içerikleri:

* ['e GirişQlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)

## Daha fazla bilgi

* [Qlik Predict sınırlamaları ve kapasiteleri](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm)

* ['e GirişQlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)