# 训练实验

训练机器学习模型意味着将数据馈送到算法中，并让它们学习数据中的模式。在对数据进行初始训练后，您将从生成的指标中了解很多关于模型的信息。在获得足够好以进行部署的模型之前，预计需要进行多次微调和重新训练迭代。

## 要求和权限

要了解有关使用机器学习实验的用户要求的更多信息，请参阅 [使用实验](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm)。

## 运行实验训练

执行以下操作：

1. 创建并配置新实验，或从目录中打开实验。

2. 单击运行实验以开始训练。

   （对于后续版本，该按钮将显示为运行 v2、运行 v3 等。）

训练完成后，模型指标将可用。您现在可以准备审查和微调模型。有关更多信息，请参阅 [检查模型](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/reviewing-experiments.htm) 和 [微调模型](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/refining-models.htm)。

## 管理训练作业

租户管理员可以从 Administration 活动中心停止或取消实验训练作业。 有关更多信息，请参阅 [管理 Qlik Predict](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm)。

## 配置通知

当单个模型的训练完成以及实验版本中的所有模型训练完成时，您可以接收通知。有关更多信息，请参阅 [为 Qlik Predict 配置通知](https://help.qlik.com/zh-CN/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automl-customize-experience.htm#Configur)。