開始使用分析連線

在建立和載入機器學習連線之前，您必須建立和部署或有權存取公開 REST API 端點的第三方機器學習模型。

有一些第三方平台可以建立、訓練和部署機器學習模型，例如：

• Azure ML

• Amazon SageMaker

在 Azure Machine Learning Studio 中使用無程式碼 AutoML 訓練分類模型

開始使用 Amazon SageMaker

啟用機器學習端點的分析連線

依預設會停用機器學習端點。

租用戶管理員可以在設定視窗的功能控制下的 管理主控台 中啟用機器學習端點。

使用分析連線和伺服器端延伸語法

分析連線可以將資料傳送到外部公開的機器學習端點以進行運算，而傳回的資料可以載入到 Qlik Sense 應用程式中。

資料載入指令碼和圖表運算式是將分析連線新增到 Qlik Sense 應用程式的兩種方式。伺服器端延伸 (SSE) 函數和參數都在 Qlik Sense 中處理，然後轉換為傳送到機器學習模型的 REST 請求。SSE 載入指令碼和圖表運算式必須遵守 SSE 語法。請參閱 伺服器端延伸語法。

資料載入指令碼

• 您可以在 Qlik Sense 資料載入指令碼中使用 LOAD ... EXTENSION 陳述式從 SSE 呼叫傳回表格並從分析連線載入資料。您可以將單一表格傳送至模型，就會傳回單一資料表格。

• 在 Qlik Sense 資料載入指令碼中使用 SSE 函數時 (LOAD ... EXTENSION 陳述式除外)，基數會被保留，並傳回單欄。

• SSE 函數從任何其他 LOAD 陳述式內部呼叫，例如 Load ... From ...，僅支援純量和彙總函數類型。這表示包含 n 列的資料將導致對模型的 n 次呼叫，除非您正在彙總導致單一呼叫的資料。

• 分析連線中會自動偵測資料類型。若資料沒有數值，且有至少一個非 NULL 文字字串，則欄位可被視為文字。在任何其他情況下，這被視為數字。您可以透過 String() 或 Mixed() 括起欄位名稱，以強制資料類型。String() 會強制欄位成為文字。若欄位為數字，則會擷取雙值的文字部分，不會執行任何轉換。Mixed() 會強制欄位成為雙重。

圖表運算式

• 圖表運算式不能使用從 SSE 函數呼叫傳回的表格。當您在圖表運算式中使用 SSE 函數時，基數會被保留並且只有傳回的第一欄由 Qlik Sense 使用。