使用實驗

將歷史資料載入自動化機器學習實驗中，並訓練模型以分析和預測業務問題。

您可以在個人或共用空間中建立和編輯實驗。

工作流程

在 Qlik Cloud 分析 中建立自動化機器學習實驗之前，您需要有一個明確定義的機器學習問題，以及在目錄中可用的合適訓練資料集。如需詳細資訊，請參閱 定義機器學習問題 和 準備用於訓練的資料集。

下列步驟說明實驗工作流程。

1. 建立您的實驗

   在 Qlik Cloud 中建立新實驗。如果您想要協同作業，請將其新增至共用空間。

   建立實驗

2. 設定您的實驗

   選取要進行預測的目標，以及支援預測的特性。

   設定實驗

3. 開始訓練

   開始訓練您的第一個實驗版本。

   訓練實驗

4. 檢閱建議的模型

   檢閱模型訓練的進度，並評估已向您建議的模型。使用內建工具來分析訓練摘要和內嵌分析，這些工具可提供實驗、版本和模型層級的見解。

   檢閱模型

   如果需要進一步精簡，您可以設定實驗的後續版本。調整特性和演算法等參數，並重新訓練實驗的新版本，直到您擁有良好的模型為止。

   精簡模型

5. 部署模型

   當您擁有良好的模型時，就可以部署它並開始進行預測。

   使用 ML 部署

需求與權限

如需有關在共用空間中使用 ML 實驗所需空間角色的資訊，請參閱：

• 針對 Professional 和以容量為基礎的訂閱使用者的共用空間權限

• 管理員的共用空間權限

如果您是管理員，請參閱 誰可以使用 Qlik Predict，以取得使用 ML 實驗所需使用者權限的全面概述。