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.
- Modelinizi dağıtın
Tahmin yapmak için kullanmak istediğiniz modeli dağıtın.
- Modelinizi onaylatın
ML dağıtımıyla tahmin yapabilmeniz için kaynak modelin tahmin yapmak üzere etkinleştirilmesi gerekir. Model onayı, belirli izinlere sahip kullanıcılar ve yöneticiler tarafından gerçekleştirilebilir.
- Tahminler yapın
Veri kümelerinde manuel veya zamanlamalı tahminler yapın ya da Makine Öğrenimi API'sindeki gerçek zamanlı tahmin uç noktasını kullanın.
- Tahmine dayalı içgörüleri görselleştirin
Oluşturulan tahmin verilerini uygulamaya yükleyin ve görselleştirmeler oluşturun.
- 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?
- Eylem gerçekleştirin
Hangi eylemleri gerçekleştireceğinizi belirlemek için tahmine dayalı içgörüleri ve senaryoları analiz edin. Qlik Automate, eylemleri otomatikleştirmenize yardımcı olur ve makine öğrenimi kullanım senaryoları için özel şablonlar sunar. Otomasyonlar hakkında daha fazla bilgi edinmek için bk. Qlik Automate. (yalnızca İngilizce)
- Gerektiğinde modelleri değiştirin
Zaman içinde girdi verilerinizin dağılımı ve özellikleri değişebilir. Orijinal makine öğrenimi sorununuzda bir değişiklik olmadığında, yeni modelleri mevcut ML dağıtımınızla değiştirerek tahminlerde en az kesintiyle sorunsuz iyileştirme sağlayabilirsiniz. Orijinal makine öğrenimi sorununuzu yeniden tanımlamanız gerekiyorsa, yeni bir deney oluşturabilirsiniz.
Gereklilikler ve izinler
ML dağıtımları ve tahminleri ile çalışmaya ilişkin kullanıcı izinleri gereklilikleri hakkında bilgi için bk. ML dağıtımları ve tahminleri için erişim kontrolleri.