Qlik Cloud（クリッククラウド）：Qlik AutoML シリーズ：予測モデルの作成その１(11分半動画）

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Qlikの機会学習の実験をご案内します。
Qlikでもっとやろう： Tips and Tricks」シリーズへようこそ。このビデオでは、Qlik AutoMLと最近のリリースで導入された最新の機能強化についてご紹介します。

Qlik AutoMLはコード不要の機械学習ツールで、数回クリックするだけで主要なビジネス指標の予測を作成することができます。予測に加えて、Qlik AutoMLは完全な説明可能性を提供し、予測の背後にある理由を理解するのに役立ちます。これらのモデルをQlik Senseに公開することで、リアルタイムの調査やwhat-ifシナリオプランニングが可能になり、実用的な洞察が得られます。

このチュートリアルでは、ML実験の作成方法、トレーニングデータセットの操作方法、AutoMLを使用したバイナリ分類による遅配予測について説明します。モデルの展開、予測の作成、実際のアプリケーションのためのデータのセットアップ方法を説明します。

順列の重要性、ROC曲線、シャップ値、モデルのパフォーマンスを比較・分析する方法などのトピックをカバーする、より詳細なビデオにご期待ください。

Qlik AutoMLを使用する際のヒントについては、説明文にリンクされている他のビデオもぜひご覧ください。
0:00 - はじめに
1:12 - クリッククラウドのサブスクと役割
1:48 - 実験の作成
2:18 - データカタログ、トレーニングデータセット
3:14 - トレーニングデータセットのアップロード
3:37 - ターゲットの選択
4:13 - 実験
4:44 - モデルトレーニングの完了
6:03 - 展開
7:02 - 予測の作成とデータセットの適用
8:45 - SHAP Data
9:40 - どうなの
9:55 - モデルの承認（新）
10:13 - 予測を発動させてみる
10:34 - 作成したものをレビュー
11:14 - 結論と次のビデオ

Qlik さんのもとのページです：
https://youtu.be/Fnuk8T5obJI?si=FCo_mlPkg_U7S6O4

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