Qlik AutoML

Qlik AutoML — расширение возможностей интеграции данных, качества данных и аналитики.

Примеры использования нейросети:

• Финансовые услуги: Использование предиктивной аналитики для управления рисками и выявления мошенничества.
• Здравоохранение: Использование моделей машинного обучения для прогнозирования результатов лечения пациентов и оптимизации ресурсов.
• Розничная торговля: Использование искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и оптимизации управления запасами.
• Производство: Использование моделей предиктивного обслуживания для сокращения времени простоя и повышения эффективности работы.

Ключевые особенности нейросети:

• Автоматическая генерация моделей машинного обучения: Qlik AutoML выявляет ключевые факторы в ваших данных и генерирует модели машинного обучения с использованием оптимальных алгоритмов. Пользователи могут оценивать и ранжировать несколько моделей машинного обучения, определять важность признаков, уточнять свои модели и развертывать модели с полными данными об объясняемости.
• Делайте прогнозы: С помощью прогностической модели пользователи могут делать прогнозы на основе своих текущих данных и получать данные об объяснимости на уровне записей. Это позволяет пользователям понять, почему были сделаны прогнозы и как лучше повлиять на результаты.
• Изучайте прогнозные данные и проверяйте сценарии "что-если": Пользователи могут планировать решения и действия, изучая прогнозные данные и тестируя сценарии "что-если" в Qlik Sense. Расширенная интеграция прогнозной аналитики обеспечивает мгновенные расчеты в режиме реального времени с помощью AutoML.