ML 展開の作業
モデルのトレーニングと改良が完了したら、モデルを展開して予測できます。
ML 展開は、個人スペース、共有スペース、管理スペースで作成できます。
ワークフロー
次のステップは、ML 展開と予測を実行する方法の例です。
- モデルを展開する
予測に使用するモデルを展開します。
- モデルの承認を得る
ML 展開で予測の生成を開始する前に、ソース モデルをアクティブ化する必要があります。特定の権限を持つユーザーと管理者が、モデルの承認を実行できます。
- 予測する
データセットに対して手動またはスケジュールされた予測を実行するか、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントを使用します。
- 予測インサイトを視覚化する
生成された予測データをアプリにロードし、視覚化を作成します。
- 仮定のシナリオでデータを調査する
予測 API をアプリに統合して、リアルタイムの予測を取得します。そうすることで、特徴量の値を変更して仮定のシナリオを試し、新しい値に対する予測結果を取得できます。レコードは API を介して ML 展開に渡され、応答がリアルタイムで受信されます。例えば、プランの種類を変更したり、基本料金を引き上げたりすると、顧客チャーンのリスクはどうなるでしょうか。
- アクションを実行する
予測インサイトとシナリオを分析して、実行するアクションを見出します。Qlik アプリケーションの自動化 は、アクションの自動化を支援し、機械学習のユース ケース用の特定のテンプレートを提供します。自動化の詳細については、「Qlik アプリケーションの自動化 (英語のみ)」を参照してください。
要件と権限
このセクションでは、ML 展開を使用するためのユーザー要件と、それに対して行う予測をリストします。
ML 展開
ML 展開を使用するには、以下が必要です。
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Professional 資格または Full User 資格
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ML 展開の表示と作成:Automl Deployment Contributor または Automl Experiment Contributor セキュリティ ロール
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ML 展開の編集と削除:Automl Deployment Contributor セキュリティ ロール
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ML 展開が配置されているスペースで必要なロール。
詳細については、次を参照してください
予測
予測構成を作成、編集、削除するには、以下が必要です。
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Professional 資格または Full User 資格
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Automl Deployment Contributor セキュリティ ロール
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ML 展開が配置されているスペースで必要なロール。
予測は、バッチ予測 (予測構成から) またはリアルタイム予測として実行できます。Qlik AutoML コネクタを使用して予測を実行することもできます。
これらの方法のいずれかを使用して予測を実行するには、以下が必要です。
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Automl Deployment Contributor セキュリティ ロール
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ML 展開が配置されているスペースで必要なロール:
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共有スペース: Professional 資格または Full User 資格 を有するユーザーには、スペース内の所有者、管理可能、編集可能、またはデータ消費可能のロールが必要です。Analyzer 資格 を有するユーザーには、スペース内の所有者、またはデータ消費可能のロールが必要です。
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管理スペース: Professional 資格または Full User 資格 を有するユーザーには、スペース内の所有者、管理可能、またはデータ消費可能のロールが必要です。Analyzer 資格 を有するユーザーには、スペース内の所有者、またはデータ消費可能のロールが必要です。
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AutoML ユーザー インターフェイスで構成されたスケジュールされた予測の場合、予測構成の所有者に対する要件もあります。参照先: 予測構成の所有権
Qlik AutoML ユーザー インターフェイスから生成された予測はデータセットとして作成されます。したがって、Qlik Cloud でデータ ソースを操作する場合と同じ要件が、この予測出力の操作 (Qlik Sense アプリでの使用など) にも適用されます。個人スペースでデータセットを作成する Private Analytics Content Creator ロールが必要です。
詳細については、次を参照してください
モデル承認
ML 展開のソース展開済みモデルをアクティブ化および非アクティブ化するには、特定の権限が必要です。これらの権限は、これらのアクションをユーザーとして実行しているか、管理者として実行しているかに応じて異なります。詳細については、次を参照してください