Makine öğrenimi ile çalışmak Qlik Answers
Son güncelleme: 16.09.2026Qlik Answers'nin yapay zeka destekli teknolojisini kullanarak Qlik Predict otomatik makine öğrenimi ile çalışabilirsiniz.
Etken Qlik Answers deneyiminde, makine öğrenimi iş akışlarını doğal dilde oluşturabilir ve çalıştırabilirsiniz. Aynı sohbet deneyiminden veri kümelerini keşfedebilir, deneyleri yapılandırıp eğitebilir ve tahminler çalıştırabilirsiniz.
Qlik Answers içinde Predict ile çalışma
Başlamadan önce
Önkoşullar:
-
Sizin kiracınızın bölgeler arası çıkarım özelliği açık—yani, kiracının aracı Qlik Answers deneyimi için etkinleştirilmesi gerekiyor.
-
Kiracınızın ve aboneliğinizin Qlik Answers ve Qlik Predict için kapasitesi var.
-
Gerekli veri kümelerine ve Qlik Predict varlıklara erişiminiz var.
Qlik Answers içinde Qlik Predict açılıyor
Aşağıdakileri yapın:
-
Qlik Answers'ü açmak için Aç Answers öğesine tıklayın.
-
Açılır menüde Predict seçin.
Predict açılıyor
Uçtan uca iş akışları
Predict ile çalışırken aşağıdaki iş akışlarını kullanın.
Adım 1: Veri kümesi keşfi ve içgörüler
Veri kalitesini ve aday alanları eğitimden önce anlamak için veri kümesi içgörülerini kullanın. İçgörüler ve hedef önerileri isteyin.
Kullanmak istediğiniz veri kümesinin tam adını bilmenize de gerek yok—mevcut veri kümelerinin bir listesini isteyebilirsiniz.
| Eylem | Örnek sorular | Notlar |
|---|---|---|
| Veri kümesi seçimi |
|
- |
| Veri kümesi içgörüleri |
|
Alternatif olarak, veri kümesini önce Qlik Cloud'de açabilir ve ardından şöyle sorular sorabilirsiniz:
|
| Hedef önerisi |
|
Bir veri kümesi seçtikten ve içgörüleri keşfettikten sonra takip soruları olarak kullanışlıdır. |
Adım 2: Deney eğitimi ve izleme
Hedefinizi açıklayın ve aracının bir deneyi yapılandırmasına ve çalıştırmasına izin verin. Regresyon ve sınıflandırma deneyi türleri desteklenmektedir. Bir veri kümesi ve hedef seçtikten sonra, eğitime başlamanız istenir.
Daha önce bir makine öğrenimi iş akışı başlattıysanız, Predict'ten mevcut deneyleri izlemesini isteyebilirsiniz.
| Eylem | Örnek sorular | Notlar |
|---|---|---|
| Deney eğitimi (veri kümesi zaten seçili durumdayken) |
|
Kullanılacak bir eğitim veri seti seçildikten sonra takip soruları olarak faydalıdır. |
| Deney eğitimi (veri kümesi seçilmedi) |
|
Bu sorular, veri kümelerini ada göre manuel olarak aramanıza gerek kalmadan doğrudan başlamanıza yardımcı olabilir. |
| Deney izleme |
|
- |
Adım 3: Model yorumlama ve öneriler
Eğitim tamamlandıktan sonra, model davranışının sade dilde yorumlanmasını ve model çıktısına dayalı öneriler isteyebilirsiniz.
| Eylem | Örnek sorular | Notlar |
|---|---|---|
| Model önerileri |
|
En iyi sonuçlar için, deneyi tarayıcınızda açık tutmanız veya istemde deney adını belirtmeniz gerekir. |
| Model metrikleri ve içgörüler |
|
En iyi sonuçlar için, deneyi tarayıcınızda açık tutmanız veya istemde deney adını belirtmeniz gerekir. |
Sohbette modelleri analiz ederken, özellik önem döküm grafikleri ve doğal dil içgörüleri dahil olmak üzere ek ayrıntıları genişletmek için ayrıca 
Kaynağı görüntüle seçeneğine tıklayabilirsiniz.
Gömülü grafiklere sahip modelleri analiz etmek için Kaynak kodu görüntüle kullanma
Adım 4: Dağıtım, aktivasyon ve tahminler
Eğitimden sonra, bir modeli dağıtabilir, bir ML dağıtımı oluşturabilirsiniz. Bir modeli dağıtmak istediğinizi belirttikten sonra, dağıtımı onaylamanız istenir.
Dağıttığınız modelleri kullanarak toplu tahminler de çalıştırabilirsiniz. Sistem uyumlu uygulama veri kümelerini arar ve seçmeniz için listeler. Ayrıca, belirli bir uygulama veri kümesini seçmek için doğal dil istemlerini kullanabilirsiniz.
Abonelik için mevcut kapasiteye bağlı olarak, dağıtılan modeller tahminler oluşturuldukça otomatik olarak etkinleştirilir.
| Eylem | Örnek sorular | Notlar |
|---|---|---|
| Model dağıtımı ve izleme |
|
Model analizinden hemen sonra sorulacak takip soruları olarak faydalıdır. En iyi sonuçlar için, deneyi tarayıcınızda açık tutmanız veya istemde deney adını belirtmeniz gerekir. |
| Tahminler—isteği başlat |
|
En iyi sonuçlar için, dağıtımı tarayıcınızda açık tutmanız veya istemde dağıtım adına başvurmanız gerekir. |
| Tahminler—bir uygulama veri kümesi seçme |
|
En iyi sonuçlar için, dağıtımı tarayıcınızda açık tutmanız veya istemde dağıtım adına başvurmanız gerekir. |
| Tahminler—durum izleme |
|
En iyi sonuçlar için, dağıtımı tarayıcınızda açık tutmanız veya istemde dağıtım adına başvurmanız gerekir. |
| Tahminler—tahmin çıktısını keşfedin |
|
En iyi sonuçlar için, dağıtımı tarayıcınızda açık tutmanız veya istemde dağıtım adına başvurmanız gerekir. |
Soru sormak için en iyi uygulamalar
Qlik Predict ile Qlik Answers içinde çalışırken en iyi sonuçları elde etmek için şu genel yönergeleri izleyin:
-
Nasıl başlayacağınızdan emin değilseniz, Predict neler yapabileceğini sorun. Qlik Answers desteklenen yeteneklerin bir listesini sağlayabilir.
-
Konu değiştirirken veya istediğiniz yanıtı alamadığınızda yeni bir sohbet başlatın.
-
İstediğiniz yanıtı alamıyorsanız, daha fazla ayrıntı vermeyi deneyin ve ne yapmak istediğiniz konusunda net olun. Örneğin, veri kümelerinin ve diğer varlıkların tam adlarına atıfta bulunmak, Qlik Answers'in bunları eğitimi başlatırken veya tahminleri çalıştırırken bulmasına daha iyi yardımcı olabilir.
-
İstediğiniz yanıtı ilk seferde alamazsanız sorunuzu yeniden ifade edin.
Daha fazla bilgi için bkz. Qlik Answers ile sohbet etmek için en iyi uygulamalar.
İzinler
Uçtan uca makine öğrenimi iş akışlarını tamamlamak için hem Qlik Answers hem de Qlik Predict izinlerine ihtiyacınız var.
Özellikle aşağıdakilere ihtiyacınız var:
-
Profesyonel kullanıcı yetkilendirmesi (yalnızca kullanıcı tabanlı abonelikler için geçerlidir)
-
Gerekli Etmen Yapay Zeka > Veri analizi izni İzin Verildi olarak ayarlanmış. Bu izin bir kiracı yöneticisi tarafından atanır.
-
Bir kiracı yöneticisi tarafından size atanan, ML deneyleri ve dağıtımlarıyla çalışmak için gereken Qlik Predict izinler. Bkz.:
-
Veri kümelerinin, deneylerin ve dağıtımların bulunduğu alanlara erişim. Bkz.:
Sınırlamalar
Veri setleri
Veri kümelerini güncelleme ve silme
Sohbetten veri kümeleri yükleyemez veya silemezsiniz.
Veri kümelerini değiştirme
Aşağıdakiler sohbette mümkün değildir:
-
Bir deney sürümünü çalıştırdıktan sonra eğitim veri kümelerini değiştirme.
-
Aynı sohbet içinde farklı uygulama veri kümeleriyle birden fazla tahmin yürütme.
Geçici bir çözüm olarak, farklı bir veri kümesi kullanarak deneyleri eğitmeniz veya tahminleri çalıştırmanız gerektiğinde, önce yeni bir sohbet başlatın. Deneyleri eğitiyorsanız, bu aynı zamanda yeni sohbette yeni bir deney oluşturmayı gerektirecektir.
Yeni sohbetler başlatma hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Qlik Answers ile sohbet etme.
Büyük veri kümeleri
Sohbet, Qlik Cloud kiracısı için aşağıdaki limitlerden herhangi birini aşan veri kümelerini desteklemez:
-
Maksimum veri kümesi boyutu (eğitim veri kümeleri)
-
Maksimum veri kümesi hücre sayısı (eğitim veri kümeleri)
-
Dahil edilen sütunların maksimum sayısı (eğitim ve uygulama veri kümeleri)
Deney özellikleri
-
Yanlılık tespiti desteklenmiyor.
-
Model eğitim raporları analiz edilemez veya indirilemez.
-
Deney için yerleşik analitiklere (Karşılaştır ve Analiz Et sekmeleri) erişilemiyor.
-
Deney yapılandırılırken tüm özellikler ve algoritmalar eğitim için seçilir. Özelliklerin veya algoritmaların seçimini kaldıramazsınız. Ayrıca, modelleri eğitmek için her zaman akıllı model optimizasyonu kullanılır—manuel optimizasyon desteklenmez.
-
Bir deneyin ikinci ve sonraki sürümlerini eğitmek mümkün değildir.
Model türleri
Zaman serisi modelleri için kullanılamaz.
Tahmin türleri
Gerçek zamanlı veya bağlayıcı tabanlı tahminler için kullanılamaz.
ML modeli yönetimi
-
Sohbetten mevcut dağıtılmış bir modeli değiştiremezsiniz.
-
Sohbetten, farklı deneme sürümlerinden birden çok modeli dağıtamazsınız.
-
Dağıtım için gömülü analizlere (model işlemleri ve kayma izleme) erişilemiyor.