Ana içeriğe geç Tamamlayıcı içeriğe geç

ML dağıtımlarıyla çalışma

Modeli eğittikten ve iyileştirdikten sonra tahmin yapmak için modeli dağıtabilirsiniz.

ML dağıtımları kişisel, paylaşılan ve yönetilen alanlarda oluşturulabilir.

Gereklilikler ve izinler

ML dağıtımları ve onların içindeki tahmin yapılandırmaları ile çalışmak için aşağıdakilere sahip olmanız gerekir:

  • Professional veya Tam Kullanıcı yetkilendirmesi

  • ML dağıtımlarını görüntüleme ve oluşturma: Automl Deployment Contributor veya Automl Experiment Contributor güvenlik rolü

  • ML dağıtımlarını düzenleme ve silme: Automl Deployment Contributor güvenlik rolü

  • ML dağıtımdan tahminleri yapılandırma ve çalıştırma: Automl Deployment Contributor güvenlik rolü

  • ML dağıtımlarının bulunduğu alanda gerekli izinler.

Tahminler veri setleri olarak oluşturulur. Bu nedenle, Qlik Cloud içinde veri kaynaklarıyla çalışmak için geçerli olan gereklilikler, tahmin çıktısıyla çalışırken (bir Qlik Sense uygulaması içinde kullanmak gibi) uygulanır. Kişisel alanınızda veri kümeleri oluşturmak için Özel Analiz İçeriği Oluşturucu rolüne sahip olmanız gerekir.

Planlanmış tahminler için tahmin yapılandırmasının sahibine ilişkin gereklilikler de vardır.

Daha fazla bilgi için bk.

İş akışı

Aşağıda, ML dağıtımları ve tahminleriyle çalışma adımlarına dair örnekler yer almaktadır.

  1. Modelinizi dağıtın

    Tahmin yapmak için kullanmak istediğiniz modeli dağıtın.

    Modelleri dağıtma

  2. Tahminler yapın

    Veri kümelerinde manuel veya zamanlamalı tahminler yapın ya da tahmin API'sini kullanın.

    Veri kümeleriyle ilgili tahminler oluşturma

  3. Tahmine dayalı içgörüleri görselleştirin

    Oluşturulan tahmin verilerini uygulamaya yükleyin ve görselleştirmeler oluşturun.

    Qlik Sense uygulamalarında SHAP değerlerini görselleştirme

  4. Olası durum senaryolarıyla verileri keşfedin.

    Gerçek zamanlı tahminler yapmak için tahmin API'sini bir uygulamaya entegre edin. Bu, özellik değerlerini değiştirerek olası durum senaryolarında denemeler yapmanıza ve yeni değerler için tahmin edilen sonuçları almanıza olanak sağlar. Kayıt, API aracılığıyla ML dağıtımına iletilir ve gerçek zamanlı olarak bir yanıt alınır. Örneğin, plan türünü değiştirsek veya taban fiyatı artırırsak müşteri kaybı riski bundan nasıl etkilenir?

  5. Eylem gerçekleştirin

    Hangi eylemleri gerçekleştireceğinizi belirlemek için tahmine dayalı içgörüleri ve senaryoları analiz edin. Qlik Application Automation, eylemleri otomatikleştirmenize yardımcı olur ve makine öğrenimi kullanım senaryoları için özel şablonlar sunar. Otomasyonlar hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Qlik Application Automation. (yalnızca İngilizce)

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!