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.

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. Modelinizi onaylatın

    ML dağıtımıyla tahmin yapabilmeniz için kaynak modelin tahmin yapmak üzere etkinleştirilmesi gerekir. Model onayı, belirli izinlere sahip kullanıcılar ve yöneticiler tarafından gerçekleştirilebilir.

    Dağıtılan modelleri onaylama

  3. Tahminler yapın

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

    Veri kümeleriyle ilgili tahminler oluşturma

  4. Tahmine dayalı içgörüleri görselleştirin

    Oluşturulan tahmin verilerini uygulamaya yükleyin ve görselleştirmeler oluşturun.

    Qlik Sense uygulamalarında SHAP değerlerini görselleştirme

  5. 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?

  6. 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)

Gereklilikler ve izinler

Bu bölüm, ML dağıtımları ile çalışmak için kullanıcı gerekliliklerini ve bunlarla yaptığınız tahminleri listeler.

ML dağıtımları

ML dağıtımlarıyla çalışmak için şuna ihtiyacınız vardır:

  • Professional veya Full User 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 dağıtımının bulunduğu alanda gerekli rol.

Daha fazla bilgi için bk.

Tahminler

Tahmin yapılandırmalarını oluşturmak, düzenlemek ve silmek için şuna ihtiyacınız vardır:

  • Professional veya Full User yetkilendirmesi

  • Automl Deployment Contributor güvenlik rolü

  • ML dağıtımının bulunduğu alanda gerekli rol.

Tahminler toplu tahminler (bir tahmin yapılandırmasından) veya gerçek zamanlı tahminler olarak çalışabilir. Tahmin çalıştırmak için Qlik AutoML bağlayıcısını da kullanabilirsiniz.

Bu yöntemlerden birini kullanarak tahmin çalıştırmak için şuna ihtiyacınız vardır:

  • Automl Deployment Contributor güvenlik rolü

  • ML dağıtımının bulunduğu alanda gerekli rol:

    • Paylaşılan alanlar: Professional veya Full User yetkilendirmesi sahibi kullanıcıların alanda Sahip, Yönetebilir, Düzenleyebilir veya Verileri kullanabilir rolüne ihtiyacı vardır. Analyzer yetkilendirmesi sahibi kullanıcıların alanda Sahip, Verileri kullanabilir rolüne ihtiyacı vardır.

    • Yönetilen alanlar: Professional veya Full User yetkilendirmesi sahibi kullanıcıların alanda Sahip, Yönetebilir veya Verileri kullanabilir rolüne ihtiyacı vardır. Analyzer yetkilendirmesi sahibi kullanıcıların alanda Sahip, Verileri kullanabilir rolüne ihtiyacı vardır.

  • AutoML kullanıcı arayüzüyle yapılandırılan planlanmış tahminler için tahmin yapılandırmasının sahibine ilişkin gereklilikler de vardır. Bkz. Tahmin yapılandırması sahipliği

Qlik AutoML kullanıcı arayüzünden oluşturulan tahminler, veri kümeleri olarak oluşturulur. Bu nedenle, Qlik Cloud içinde veri kaynaklarıyla çalışmak için geçerli olan gereklilikler, bu tahmin çıktısıyla çalışırken (bir Qlik Sense uygulaması içinde kullanmak gibi) uygulanır. Kişisel alanınızda veri kümeleri oluşturmak için Private Analytics Content Creator rolüne sahip olmanız gerekir.

Daha fazla bilgi için bk.

Model onayı

ML dağıtımı için kaynak dağıtılmış modeli etkinleştirmek ve devre dışı bırakmak üzere belirli izinlere ihtiyacınız vardır. Bu izinler, bu eylemleri kullanıcı veya yönetici olarak gerçekleştirmenize bağlı olarak farklılık gösterir. Daha fazla bilgi için bk.

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!