# 建立實驗

您可以在個人空間或共用空間 (以便共同作業) 建立新的實驗。

[Creating ML experiments](https://play.vidyard.com/nWswkCpqv7xLEeFirrDRro)

## 要求和權限

若要進一步瞭解使用 ML 實驗的使用者要求，請參閱 [使用實驗](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-experiments.htm)。

## 建立實驗

您可從 分析 活動中心建立實驗。

請執行下列動作：

1. 前往 分析 活動中心的「建立」頁面，並選取 ML 實驗。

   提示備註

   建立 ML 實驗的其他方式：

   * 前往預測並選取 ML 實驗。或者，在目錄中，按一下新建 > ML 實驗。

   * 在 分析 活動中心中，按一下資料產品上的 the 用於 icon，然後選取 > ML 實驗。

2. 輸入名稱和空間，可以選擇性輸入描述和標記。

3. 按一下建立。

   依照預設，會選取開啟實驗核取方塊。若您取消選取此核取方塊，必須先手動開啟實驗，才能繼續進行下一步。

4. 選取要用於實驗中的資料集。您可以選擇：

   * 資料集：選取您可存取之任何空間中的資料集。請參閱 [上傳和選取資料集的秘訣與準則](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-experiments.htm#Tips)。

   * 資料產品：從您可存取的作用中資料產品選取資料集。如需有關資料產品的詳細資訊，請參閱 [Creating data products](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/Creating-data-products.htm)。

流程中的下一步是設定實驗。請參閱 [設定實驗](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/configuring-experiments.htm)。

### 上傳和選取資料集的秘訣與準則

* 資料集可以透過 分析 活動中心的「建立」頁面上傳，並顯示在目錄中。您也可以將新的資料集從實驗的資料集選取頁面直接上傳到目錄中。若要這麼做，按一下上傳檔案並選擇要上傳的檔案。

* 支援任何可在 Qlik Cloud 中上傳並剖析的一般檔案，以用於 Qlik Predict。

  對於多表格檔案，例如具有多個工作表的 Microsoft Excel 檔案，只會匯入第一個表格。若表格的資料剖析失敗 (例如表格是空的)，則檔案不受支援。

## 編輯實驗名稱和其他詳細資訊

您可以變更 ML 實驗的標題和說明。您也可以變更 ML 實驗所使用的標籤。標籤用於將 ML 實驗與相關內容分組。當將新標籤新增至 ML 實驗時，使用者可以檢視租用戶中存在的所有標籤。

請執行下列動作：

1. 依實驗名稱按一下 the 更多 icon。

2. 按一下 the 編輯詳細資訊 icon 。

3. 編輯名稱或其他詳細資訊。

## 共用實驗

您可以透過邀請租用戶中的使用者、群組或所有人，到儲存實驗的空間來共用實驗。

請執行下列動作：

1. 在目錄中，按一下要共用的項目上的 the 共用 icon，然後選取 > 邀請。

2. 依名稱或電子郵件地址搜尋使用者或群組。

3. 選取使用者或群組的空間權限。

4. 從下拉式清單中選取 <your tenant name> 的任何人的權限。

5. 按一下完成。

使用者會取得共用項目以及該空間中所有其他內容的存取權限。

## 刪除實驗

您可以從目錄刪除實驗。

相關學習內容：

* [簡介Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)

## 瞭解更多資訊

* [Qlik Predict 限制和容量](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm)

* [簡介Qlik Predict](https://help.qlik.com/lnk/Introduction_Qlik_AutoML)