Deskripsi
Qlik AutoML adalah alat yang kuat dirancang untuk mendemokratisasi pembelajaran mesin dengan menyediakan antarmuka tanpa kode untuk pemodelan prediktif. Ini memungkinkan tim analitik untuk melampaui analisis historis dan mengadopsi pembelajaran yang dibantu AI. Dengan Qlik AutoML, pengguna dapat meramalkan tren, mengungkap faktor kunci, dan membuat keputusan yang berdasarkan wawasan prediktif.
Baca Selengkapnya
Platform ini mengotomatiskan proses end-to-end dalam membangun model pembelajaran mesin, termasuk persiapan data, rekayasa fitur, pemilihan algoritma, penyetelan hiperparameter, dan validasi model. Automasi ini membuat pembelajaran mesin dapat diakses oleh non-ahli sambil mempercepat proses bagi ilmuwan data yang berpengalaman.
Qlik AutoML terintegrasi dengan mulus dengan Qlik Cloud, menawarkan transparansi dan kepercayaan melalui teknik AI yang dapat dijelaskan seperti SHAP. Ini memastikan tata kelola bawaan dan pembelajaran berkelanjutan, memungkinkan model beradaptasi dengan interaksi pengguna. Alat ini mendukung otomatisasi deret waktu dengan peramalan multivariat asli dan deteksi musiman otomatis.
Qlik AutoML sangat ideal untuk organisasi yang ingin mendorong wawasan proaktif dan dapat diskalakan di seluruh bisnis mereka. Ini mempercepat waktu untuk mendapatkan wawasan, mendemokratisasi analitik prediktif, dan membantu membuat keputusan yang lebih cerdas dan proaktif. Alat ini adalah bagian dari Qlik Cloud Analytics, menyediakan intelijen yang terhubung dan terpadu.
Meskipun rincian harga tidak disebutkan secara eksplisit, Qlik AutoML adalah bagian dari rangkaian solusi integrasi data dan analitik yang lebih luas dari Qlik. Ini cocok untuk pemimpin yang berbasis data yang ingin mengatasi tantangan kompleks dan mengoptimalkan strategi menggunakan analitik prediktif.
- KategoriPeramalan & Analitik Prediktif
- Model HargaHubungi untuk detail
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti Qlik Predict
Pembuatan Model Tanpa Kode
Peramalan Siap Bisnis
Terintegrasi dengan Qlik Cloud
AI yang Dapat Dijelaskan dengan SHAP
Tata Kelola Bawaan
Pembelajaran Berkelanjutan
Otomatisasi Deret Waktu
Transparansi Model
Cara menggunakan Qlik Predict?
Konfigurasi: Siapkan sumber data dan tentukan tujuan
Gunakan: Bangun model prediktif tanpa pengkodean
Optimalkan: Perbaiki model berdasarkan wawasan
Terapkan: Integrasikan model ke dalam alur kerja
Kasus Penggunaan Qlik Predict
- Peramalan Tren
- Analisis Pendorong
- Dukungan Keputusan
- Agilitas Operasional
- Optimasi Strategi
