Com o Qlik AutoML, qualquer pessoa pode usar aprendizado de máquina, não apenas cientistas de dados profissionais. Agora, os usuários e equipes de análise podem fazer previsões de forma simples e eficaz. O Qlik AutoML é um fluxo de trabalho de Machine Learning (ML) simples e sem código, com assistência de Inteligência Artificial (IA) e experimentação ilimitada. As previsões são entregues com total explicabilidade para que você possa ver não apenas o que pode acontecer, mas o porquê. E você pode facilmente publicar previsões ou integrar modelos no Qlik Sense para exploração associativa em tempo real e planejamento de cenários hipotéticos. Saiba mais sobre o Qlik AutoML em nosso blog.

O update de março de 2024 para o Qlik AutoML traz uma série de avanços significativos que ampliam ainda mais a acessibilidade e a eficácia do aprendizado de máquina para usuários e equipes de análise. Confira neste artigo as novidades do update:

A Qlik adicionou uma nova tecnologia para melhorar a previsão dos campos de texto livre, utilizando técnicas avançadas para analisar os textos e gerar milhares de recursos possíveis. Esses recursos são avaliados automaticamente e usados para prever com mais precisão. Mesmo que você não veja, vai perceber que a previsão dos campos de texto livre está muito melhor agora. Isso complementa a tecnologia que foi lançada no ano passado para analisar automaticamente as datas em recursos utilizáveis.

Foram criados dois novos perfis de usuário: colaboradores de experimento e colaboradores de implantação. Esses perfis podem ser dados para pessoas ou grupos específicos. Com isso, fica mais fácil controlar e limitar quem pode acessar o AutoML.

Agora é possível acessar dados SHAP para diferentes tipos de problemas. Antes, esses dados não estavam disponíveis, agora você pode obter e baixar dados explicativos da mesma forma que para modelos de classificação binária e regressão.

Você tem a opção de mudar os dados dos experimentos que já existem. Isso facilita para os usuários fazerem alterações nos recursos ou carregarem novos conjuntos de registros sem precisar criar um novo experimento ou começar do zero. Com essa nova funcionalidade, você pode reutilizar os mesmos experimentos, mantendo o histórico de versões e configurações, ao fazer alterações nos recursos do conjunto de dados ou carregar novos registros. Isso significa que você pode testar novos recursos de forma mais fácil e atualizar os modelos com novos dados históricos, caso as condições de negócios tenham mudado.

A incorporação em tempo real de modelos preditivos em aplicativos de análise auxilia na exploração associativa e na análise hipotética. Com essa melhoria, foi feita uma revisão na arquitetura para aumentar a velocidade e fornecer um suporte mais eficiente para cargas de trabalho de produção em tempo real.

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