Gerçek zamanlı tahminler oluşturma

Yeni verilerle ilgili gelecekteki sonuçları tahmin etmek için ML dağıtımınızı kullanın. Makine Öğrenimi API'si'deki gerçek zamanlı tahmin uç noktasını kullanarak gerçek zamanlı tahminler oluşturun.

Örneğin ödeme aşamasındaki müşteri indirimleri hakkında gerçek zamanlı kararlar gibi tahminler gerçek zamanlı olarak yapılabilir. Tahminler oluşturulduğunda Qlik Sense uygulamasına tahmin içgörülerini yükleyebilirsiniz. Bu, verileri görselleştirmenize, veri etkileşimi kurmanıza ve olası durum senaryoları oluşturmanıza olanak sağlar.

Gerçek zamanlı tahminler API'si kullanımdan kaldırılmış ve Makine Öğrenimi API'si içindeki gerçek zamanlı tahmin uç noktası ile değiştirilmiştir. İşlevin kendisi kullanımdan kaldırılmamaktadır. Gelecekteki gerçek zamanlı tahminler için Makine Öğrenimi API'si içindeki gerçek zamanlı tahmin uç noktasını kullanın. Gerçek zamanlı tahminler API'sinden Makine Öğrenimi API'si öğesine geçiş konusunda yardım için Qlik Cloud geliştirici portalındaki geçiş kılavuzuna bakın.

API ile gerçek zamanlı tahminler oluşturma

ML dağıtım arayüzündeki Gerçek zamanlı tahminler bölmesinden Makine Öğrenimi API'sinde gerçek zamanlı tahmin uç noktasına erişebilirsiniz. Bu bölme, dağıtımdaki varsayılan model etkinleştirilmişse ve gerçek zamanlı tahminler için gerekli izinlere sahipseniz görünür.

Gerçek zamanlı tahmin uç noktası, Qlik Predict ile diğer Qlik Cloud özelliklerin (Qlik Sense ve Otomasyonlar gibi) yanı sıra harici uygulamalar arasında gerçekleşen iki yönlü bir iletişimdir. Uç noktayı, verileri bir modele iletip gerçek zamanlı tahmin sonuçları elde ederek programlı tahminler oluşturmak amacıyla kullanabilirsiniz.

Aşağıdakileri yapın:

Bir ML dağıtımında Gerçek zamanlı tahminler bölmesini açın.
İlgili URL'yi veya JSON'u panonuza kopyalamak için kopyala düğmelerini kullanın (hangi takma ismin kullanılacağını seçme hakkında bilgi için bk. Gerçek zamanlı tahminlerde model takma isimleriyle çalışma).
Makine Öğrenimi API'sine yapılan çağrıları kendi uygulamalarınıza dahil edin veya istediğiniz aracı kullanarak API'yi manuel olarak çağırın.

Makine Öğrenimi API'sine yönelik gerçek zamanlı uç nokta belirtimleri için bk. Senkronize bir talep/yanıt içinde tahminler oluştur.

Tahmin API'si hakkında daha fazla bilgi edinmek için bk. Makine Öğrenimi API'si.

Gerçek zamanlı tahminler için gereksinimler

Gerçek zamanlı tahmin uç noktasını kullanmak için API anahtarı gerekir. Kullanıcıların bir API anahtarı oluşturmak için kiracıda API anahtarlarını yönetme iznine sahip olması gerekir. bk. API anahtarlarını oluşturma ve yönetme.
Kullandığınız makine öğrenimi dağıtımının kaynak modeli, tahmin yapmak için etkinleştirilmelidir. Daha fazla bilgi için şuraya bakın:
- Dağıtılmış modelleri onaylama
- Yönetici olarak model onayı ile çalışma
ML dağıtımları ve tahminleri ile çalışmak için doğru izinlere ihtiyacınız vardır. Daha fazla bilgi için bkz. Gereklilikler ve izinler.

Gerçek zamanlı tahminlerde model takma isimleriyle çalışma

ML Dağıtımında çoklu modeller ekleyebilirsiniz. ML dağıtımlarında, tahminlerde kullanılmak üzere modellerin dinamik olarak değiştirilmesine izin vermek için bir takma isim sistemi kullanılır. Daha fazla bilgi için şuraya bakın: ML dağıtımında çoklu modellerin kullanılması.

URL'nizi veya JSON'unuzu kopyaladığınızda, aşağıdaki seçenekler kullanılabilir:

Varsayılan tahmin: ML dağıtımındaki varsayılan takma isimden tahminler oluşturmak için bu seçeneği kullanın.
Takma isim tahmini: ML dağıtımına eklediğiniz ek takma isimlerden tahminler oluşturmak istediğinizde bu seçeneği kullanın. Açılır menüyü kullanarak bir takma isim seçin ve ardından URL'yi veya JSON'u kopyalayın.

Veri kayması ve tahmin olayı ayrıntılarını görüntüleme

Gerçek zamanlı bir tahmin çalıştırdıktan sonra ML dağıtımını açın ve İşlem izleme ve Veri kayması izleme bölmelerine geçin. Bu görünümlerde şunları değerlendirebilirsiniz:

Tahmine dahil edilen her bir özellik için veri kayması seviyesi. Karşılaştırma, Qlik Predict 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 şuraya bakın:

Bu sayfa size yardımcı oldu mu?

Bu sayfa veya içeriği ile ilgili bir sorun; bir yazım hatası, eksik bir adım veya teknik bir hata bulursanız lütfen bize bildirin!

Geri bildiriminizi buradan iletin