ML dağıtımlarıyla çalışma

Modeli eğittikten ve iyileştirdikten sonra tahmin yapmak için modeli dağıtabilirsiniz.

Professional kullanıcı ataması olan kullanıcılar makine öğrenimi dağıtımlarını oluşturup dağıtabilir ve kişisel veya paylaşılan alanlarda tahminler oluşturabilir. Ayrıca ML dağıtımlarını yönetilen alanlarda yayınlayabilir ve tahminler oluşturabilirler. ML dağıtımlarına erişim, alanlar üzerinden denetlenir. Alanlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Alanlarda çalışma.

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 olarak tahminleri yapın veya 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)