ML tahminleriyle çalışma
Makine öğrenimi modelinizi dağıttıktan sonra tahminler oluşturmak için modeli kullanmaya başlayabilirsiniz. Bu tahminleri, verilerinize dayanarak daha etkili ve bilinçli kararlar vermek için kullanabilirsiniz.
ML dağıtımları oluşturup düzenleyebilir ve kişisel veya paylaşılan alanlarda tahminler oluşturabilirsiniz. Ayrıca, ML dağıtımlarını yönetilen alanlarda yayınlayabilir ve tahminler oluşturabilirsiniz. ML dağıtımlarına erişim, alanlar üzerinden denetlenir. Alanlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Alanlarda çalışma.
ML dağıtımları kişisel, paylaşılan ve yönetilen alanlarda oluşturulabilir. Bir ML dağıtımından üretilen tahmin verileri kişisel, paylaşılan veya yönetilen bir alanda saklanabilir.
İş akışı
Aşağıda, ML dağıtımları ve tahminleriyle çalışma adımlarına dair örnekler yer almaktadır.
- Modelinizi dağıtın
Tahmin yapmak için kullanmak istediğiniz modeli dağıtın.
- Tahminler yapın
Veri kümelerinde manuel veya zamanlamalı tahminler yapın ya da tahmin API'sini kullanın.
- Modelinizi onaylatın
ML dağıtımıyla tahmin yapabilmeniz için kaynak modelin tahmin yapmak üzere etkinleştirilmesi gerekir. Model onayı, belirli izinlere sahip kullanıcılar ve yöneticiler tarafından gerçekleştirilebilir.
- 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 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.