# Qlik Predict ile makine öğrenimi

Otomasyonlu makine öğrenmesi, verilerinizde desenler bulur ve bunları gelecekteki verilerde tahminlerde bulunmak için kullanır. Qlik Cloud Analizleri içindeki makine öğrenimi deneyleri, diğer kullanıcılarla iş birliği 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.

Katalogdan 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 derinlemesine anlayın.

Qlik Predict'e aşağıdaki yollarla erişebilirsiniz:

* Qlik Cloud kullanıcı arayüzü aracılığıyla. Denemeler ve dağıtımlar oluşturmak için, Qlik Predict yardım belgelerinde gösterilen iş akışlarını kullanın.

* Qlik Answers kullanarak, doğal dil ile uçtan uca makine iş akışları oluşturabilirsiniz.

  [Qlik Answers içinde makine öğrenimi ile çalışma](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikAnswers/predict-agent.htm)

* Geliştiriciler, Qlik Predict yeteneklerini kendi iş akışlarına [Makine Öğrenimi API'si](https://qlik.dev/apis/rest/ml/) kullanarak entegre edebilirler. Kullanmaya başlamanıza yardımcı olacak bir öğretici için [Otomatik makine öğrenimi öğreticisine](https://qlik.dev/embed/machine-learning/tutorial/tutorial-overview/) bakın.

Qlik Cloud Yönetimi notu

Qlik Cloud Government, Qlik Predict kullanımını desteklemez.

## Qlik Answers içinde makine öğrenimiyle çalışma

Doğal dil kullanarak Qlik Predict iş akışlarını, veri kümesi içgörülerinden tahminlere kadar çalıştırın.

## Makine öğrenimini kullanmaya başlama

## Makine öğrenimini anlama

Makine öğreniminin arkasındaki temel kavramları ve bunu neden kullanmak isteyebileceğinizi öğrenin.

## Makine öğrenimi sorularını tanımlama

Makine öğrenimi sorunuzu nasıl tanımlayacağınızı ve yapılandırılmış çerçeveyi nasıl takip edeceğinizi öğrenin.

## Eğitim veri kümesi hazırlanıyor

Makine öğrenimi modellerini eğitmek için veri kümenizi nasıl hazırlayacağınız hakkında bilgi edinin.

## Qlik Predict sınırlamaları ve kapasiteleri

Qlik Predict ve Qlik Cloud platformu için geçerli olan koruyucu önlemler ve sınırlar hakkında bilgi edinin.

## Deneylerle çalışma

## ML deneyleriyle çalışma

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

## Zaman serisi deneyleriyle çalışma

Zamana özgü tahminler yapmak için modelleri nasıl eğiteceğinizi öğrenin.

## 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

## Modellerin dağıtılması

Yeni verilerle ilgili tahminler için hazır bir model ürettiğinizde onu bir ML dağıtımına dağıtın.

## ML dağıtımlarıyla çalışma

Modelleri dağıtma, ML dağıtımlarını yönetme ve tahminler için dağıtılan modelleri etkinleştirme hakkında bilgi edinin.

## Tahminlerle çalışma

## Tahminlerle çalışma

Arayüzü veya API'yi kullanarak tahminler oluşturmak için ML dağıtımınızı nasıl kullanacağınızı öğrenin.

## Toplu tahminler oluşturma

Tahmine dayalı verilerle veri kümeleri oluşturmak için ML dağıtım arayüzünü kullanın.

## Tahminler sırasında SHAP veri kümelerinin oluşturulması

Tahmin yaparken verilerinizin arkasındaki temel etkenleri anlamak için SHAP değerlerini nasıl kullanacağınızı anlayın.

## Gerçek zamanlı tahminler oluşturma

Bir veya birkaç veri satırı üzerinde gerçek zamanlı tahminler oluşturmak için Makine Öğrenimi API'sine nasıl erişeceğinizi ve onu kullanacağınızı öğrenin.

## Qlik Predict analiz bağlayıcısıyla tahmin etme

Qlik Predict analiz bağlayıcısını kullanarak dağıtımınızla iletişim kurun ve doğrudan uygulamalarda ve komut dosyalarında tahminler yapın.

## Uygulamalı eğitimler ve kılavuzlar

## Öğretici – Tahmin verilerini üretme ve görselleştirme

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

## Eğitim — Çok değişkenli zaman serisi tahminiyle satışları tahmin etme

Bu eğitim, zamana özgü tahminler gerçekleştirebilen modellerle eğitim, dağıtım ve tahmin yapma sürecinde size yol gösterir.

## Örnek - Qlik Predict analiz bağlayıcısı ile What-if analizi

Bu örnekte, baştan sona gerçek dünya olası durum senaryosunu keşfedin.

## Qlik Predict videolar

Makine öğrenimini kullanmaya başlamak için kısa videolarımızdan birkaçını izleyin.

İlgili öğrenme içerikleri:

* [Nedir Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/What_is_AutoML)
* [Giriş Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)

## Daha fazla bilgi

* [Nedir Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/What_is_AutoML)
* [Giriş Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)