使用實驗

將歷史資料載入到自動化機器學習實驗中，並訓練模型以分析並預測商務問題。

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，您需要有定義良好的機器學習問題和目錄中可用的合適訓練資料集。如需更多資訊，請參閱 定義機器學習問題 和 讓資料集準備好進行訓練。

下列步驟描述實驗工作流程。

1. 建立實驗

   在 Qlik Sense 中建立新的實驗。若您想要共同作業，請新增至共用空間。

   建立實驗

2. 設定實驗

   選取目標以根據特徵進行預測，即可支援預測。

   設定實驗

3. 開始訓練

   開始第一個實驗版本的訓練。

   訓練實驗

4. 檢閱建議的模型

   檢閱模型訓練的進展情況並評估向您建議的模型。使用內建工具分析訓練摘要和內嵌分析，在實驗、版本和模型層級提供深入資訊。

   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。調整特徵和演算法等參數，並重新訓練新的實驗版本，直到您獲得良好的模型為止。

   精簡模型

5. 部署模型

   有了良好的模型後，即可部署並開始進行預測。

   使用 ML 部署

要求和權限

如需關於使用 ML 部署和預測的使用者權限要求的資訊，請參閱 ML 實驗的存取控制。