Ana içeriğe geç Tamamlayıcı içeriğe geç

Qlik AutoML ile makine öğrenimi

Otomatik makine öğrenimi, verilerinizde örüntüler bulur ve bunları gelecekteki verilerde tahminlerde bulunmak için kullanır. Qlik Cloud Analizleri içindeki makine öğrenimi deneyleri, diğer kullanıcılarla işbirliği yapmanıza ve tahmine dayalı analizlerinizi Qlik Sense uygulamalarına entegre etmenize olanak tanır. Tahminde bulunmanın yanı sıra tahmin edilen sonucu etkileyen önemli özelliklerin derinlemesine bir analizini de yapabilirsiniz.

Catalog'dan geçmiş verileri indirin, otomatik makine öğrenimi sürecini başlatın ve ardından kullanım durumunuza en uygun makine öğrenimi modelini seçin. İş sorunlarının sonucuna ilişkin tahminler yapmak için modelleri dağıtın. Tahmin edilen sonucu etkileyen değişkenleri keşfedin ve verilerinizi tüm yönleriyle anlayın.

Qlik AutoML, aşağıdaki abonelik ürünlerine sahip müşteriler tarafından kullanılabilir:

  • Qlik Cloud Analytics Standard, Qlik Cloud Analytics Premium ve Enterprise

  • Qlik Talend Cloud Standard, Qlik Talend Cloud Premium ve Qlik Talend Cloud Enterprise.

  • Qlik Sense Enterprise SaaS

  • Qlik Sense Enterprise SaaS Eklentisi - İstemci tarafından yönetilen

Qlik Cloud Yönetimi notu

Qlik Cloud Government, Qlik AutoML'i desteklemez.

Bilgi notuBu işlev Qlik Sense Business veya Qlik Cloud Analytics Standard üzerinde sunulmuyor. Ayrıca Qlik Anonymous Access içinde de mevcut değildir.

Makine öğrenimi hakkında temel bilgiler

Deney oluşturmadan önce bir makine öğrenimi sorusu tanımlamanız ve bir veri kümesi hazırlamanız gerekir. Buradan daha fazla bilgi edinin.

Deneyler oluşturma

Otomatik makine öğrenimi sürecine genel bakışı görüntüleyin ve deneyler oluşturmaya başlayın.

Model performansını yorumlama

Tahmin modellerini puanlarken kullanılan model metrikleri hakkında bilgi edinin.

Modelleri iyileştirme

Tahmin modelinizi nasıl iyileştirebilirsiniz? Buradan daha fazla bilgi edinin.

ML dağıtımlarıyla çalışma

Modelleri dağıtma, tahminler yapma, API'yi kullanma ve daha fazlası hakkında bilgi edinin.

Örnek – Otomatik makine öğrenimiyle modelleri eğitme

AutoML'nin akıllı optimizasyon özellikleriyle modellerinizi geliştirme sürecini nasıl basitleştirdiğine dair bilgi alın.

Öğretici – Tahmin verilerini üretme ve görselleştirme

Bu öğreticide, bir deneyi nasıl oluşturup eğiteceğiniz, bir modeli nasıl dağıtacağınız, nasıl tahminler üreteceğiniz ve bir Qlik Sense uygulamasındaki tahmin verilerini nasıl görselleştireceğiniz gösterilmektedir.

Qlik AutoML videoları

Makine öğrenimini kullanmaya başlamak için kısa videolarımızdan birkaçını izleyin.

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!