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.
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.
- Modelinizi dağıtın
Tahmin yapmak için kullanmak istediğiniz modeli dağıtın.
- Tahminler yapın
Veri kümelerinde manuel veya zamanlamalı tahminler yapın ya da tahmin API'sini 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 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)