Gerçek zamanlı tahminler oluşturma

Yeni verilerle ilgili gelecekteki sonuçları tahmin etmek için ML dağıtımınızı kullanın.

Tahmin API'sini kullanarak tahmin (ör. ödeme aşamasındaki müşteri indirimleri hakkında gerçek zamanlı kararlar) yapılabilir. Tahminler oluşturulduğunda Qlik Sense uygulamasına tahmin içgörülerini yükleyebilirsiniz. Bu, verileri görselleştirmenize, veri etkileşimi kurmanıza ve olası durum senaryoları oluşturmanıza olanak sağlar.

Gerçek zamanlı tahmin API'sini kullanma

ML model yönetimi arayüzündeki Gerçek zamanlı tahminler bölmesinden gerçek zamanlı tahmin API'sine erişebilirsiniz.

Gerçek zamanlı tahmin API'si, AutoML ile diğer Qlik Cloud özelliklerin (Qlik Sense ve Otomasyonlar gibi) yanı sıra harici uygulamalar arasında gerçekleşen iki yönlü bir iletişimdir. API'yi, verileri bir modele iletip gerçek zamanlı tahmin sonuçları elde ederek programlı tahminler oluşturmak amacıyla kullanabilirsiniz.

Gereksinimler

• Gerçek zamanlı tahmin API'sini kullanmak için API anahtarı gerekir. Kullanıının bir API anahtarı oluşturabilmesi için kiracıda Developer rolüne sahip olması gerekir.

  Tahmin API'si hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. AutoML Gerçek Zamanlı Tahminler.

• Kullandığınız makine öğrenimi dağıtımının kaynak modeli, tahmin yapmak için etkinleştirilmelidir. Daha fazla bilgi için bk.

  • Dağıtılan modelleri onaylama

  • Yönetici olarak model onayı ile çalışma

• ML dağıtımları ve tahminleri ile çalışmak için doğru izinlere ihtiyacınız vardır. Buna güvenlik rolleri ve alan rolleri dahildir. bk. ML tahminleriyle çalışma.

Veri kayması ve tahmin olayı ayrıntılarını görüntüleme

Gerçek zamanlı bir tahmin çalıştırdıktan sonra ML dağıtımını açın ve Veri kayması izleme bölmesine geçin. Bu görünümde şunları değerlendirebilirsiniz:

• Tahmine dahil edilen her bir özellik için veri kayması seviyesi. Karşılaştırma, AutoML gerçek zamanlı tahmin API'sine gönderdiğiniz veriler ile eğitim veri kümesi arasında gerçekleştirilir.

• Tahmin olayı hakkında, başarılı veya başarısız olması ve kaç tahmin oluşturduğu gibi ayrıntılar.

Daha fazla bilgi için bk. Dağıtılan modellerin performansını ve kullanımını izleme.