Ana içeriğe geç Tamamlayıcı içeriğe geç

Gerçek zamanlı tahminler oluşturma

Yeni verilerle ilgili gelecekteki sonuçları tahmin etmek için ML dağıtımınızı kullanın. Makine Öğrenimi API'sindeki 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.

Bilgi notu

Gerçek zamanlı tahminler API'si kullanımdan kaldırılmış ve Makine Öğrenimi API'sindeki gerçek zamanlı tahmin uç noktası ile değiştirilmiştir. İşlevin kendisi kullanımdan kaldırılmamaktadır. Gelecekteki gerçek zamanlı tahminler için Makine Öğrenimi API'sindeki gerçek zamanlı tahmin uç noktasını kullanın.

API ile gerçek zamanlı tahminler oluşturma

ML dağıtım arayüzündeki Gerçek zamanlı tahminler bölmesinden Makine Öğrenimi API'sinde gerçek zamanlı tahmin uç noktasına erişebilirsiniz.

Gerçek zamanlı tahmin uç noktası, AutoML 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.

Gereklilikler

  • Gerçek zamanlı tahmin uç noktasını 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. Makine Öğrenimi API'si.

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

  • 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.

İLGİLİ ÖĞRENME KAYNAKLARI:

Daha fazla bilgi

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, bize bildirin, düzeltelim!