使用 ML 部署
訓練並精簡模型後，您可以部署模型以進行預測。
可以在個人、共用和受管理空間中建立 ML 部署。
要求和權限
若要使用 ML 部署和其中的預測設定，您必須有下列內容：
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專業或完整使用者權限
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檢視並建立 ML 部署：Automl Deployment Contributor 或 Automl Experiment Contributor 安全性角色
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編輯並刪除 ML 部署：Automl Deployment Contributor 安全性角色
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從 ML 部署設定並執行預測：Automl Deployment Contributor 安全性角色
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ML 部署所在之空間中的所需權限。
會建立預測作為資料集。因此，Qlik Cloud 中與使用資料來源相同的要求適用於使用預測輸出 (例如在 Qlik Sense 應用程式中使用)。您必須有私人分析內容建立者角色，才能在個人空間中建立資料集。
如需排程預測，對於預測設定的擁有者也有要求。
如需詳細資訊，請參閱：
工作流程
下列步驟是如何使用 ML 部署和預測的範例。
- 部署模型
部署您想要用來進行預測的模型。
- 進行預測
對資料集進行手動或排程預測或使用預測 API。
- 視覺化預測深入資訊
將產生的預測資料載入到應用程式中並建立視覺化。
- 以假設情境探索資料
將預測 API 整合到應用程式中，以取得即時預測。這可讓您變更特徵值並取得對新值預測的結果，以試用假設情境。記錄會透過 API 傳遞至 ML 部署，並即時收到回應。例如，若我們變更方案類型或增加基本費用，客戶流失風險會有什麼變化？
- 採取動作
分析預測性深入資訊和情境，以瞭解要採取哪些動作。Qlik 應用程式自動化 可協助您自動化動作並為機器學習使用案例提供特定範本。如需關於自動化的詳細資訊，請參閱 Qlik 應用程式自動化 （僅提供英文版）。