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Implementando e aprovando seu modelo

A próxima etapa é implementar seu modelo e aprová-lo para que ele possa gerar previsões.

Implementando um modelo

A implementação de um modelo permite que você o use para gerar previsões sobre novos dados.

O processo de refinamento do modelo é diferente para cada projeto em que você trabalha. Depois de ter um modelo que atenda aos critérios do seu caso de uso, você poderá implementá-lo. Isso criará uma implementação de ML, que está disponível no catálogo.

Para obter mais informações sobre como implementar seus modelos no Qlik AutoML, consulte Trabalhando com implementações de ML.

Nota informativaO AutoML está melhorando continuamente seus processos de treinamento de modelos. As métricas do seu modelo, bem como o algoritmo do modelo que você implementará, podem não ser idênticos aos mostrados nas imagens desta página.
  1. Volte para a guia Modelos no experimento.

  2. Clique em Menu de três pontos ao lado do modelo que tem um ícone Troféu próximo a ele.

  3. Clique em Implementação de ML Implementar.

  4. Selecione a opção para implementar o modelo em uma nova implementação.

  5. Digite um nome para sua implementação, como Implementação de desistência de clientes.

  6. Se necessário, ajuste o espaço, a descrição e as tags.

  7. Clique em Implementar.

Implementando um modelo no Qlik AutoML

Selecionar a opção "Implementar" para o modelo escolhido.

Sua nova implementação de ML agora estará disponível no catálogo.

Clique em Abrir ou navegue de volta ao catálogo e abra a implementação de ML.

Aprovando seu modelo

Na parte superior da interface de implementação de ML, um banner indica que um aprovador de modelo precisa ativar o modelo padrão para fazer previsões.

  1. No banner na parte superior da implementação de ML, clique em Ativar modelo.

  2. No diálogo que é aberto, clique em Ativar modelo para confirmar.

Aprovando um modelo implementado em uma implementação de ML

Ativando o modelo de ML que você implementou na implementação de ML

Para obter mais informações sobre a aprovação de modelos, consulte Aprovando modelos implementados.

Agora, você pode continuar criando previsões com sua implementação de ML. Avance para o próximo tópico deste tutorial.

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