Pros y Contras de Qlik AutoML

Qlik AutoML se utiliza para automatizar procesos y generar modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Qlik AutoML como cualquier otra automatización tiene desventajas como ancho de 64px y ejecución según el inquilino. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La migración de Qlik Enterprise (en las instalaciones) a Qlik SaaS. Estamos emocionados de usar AutoML. Recomendaría a los usuarios de negocios crear modelos predictivos por sí mismos, no necesitan conocer ningún lenguaje de ciencia de datos como Python, R... La función AutoML de Qlik SaaS lo hará en poco tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si es posible incluir código personalizado entre medio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The training time is very less while running the models Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The results was not very promising in terms of accuracy, and other metrics Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una buena y fácil manera de iniciar a los usuarios de negocios que ya están utilizando Qlik en tareas analíticas típicas para iniciarlos en analítica avanzada. Puedes probar diferentes modelos de aprendizaje automático preentrenados (llamados experimentos). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es demasiado simple. Hay una limitación en el número máximo de celdas del conjunto de datos y no hay funciones de preparación de datos dentro de la herramienta AutoML en sí. Anteriormente tienes que preparar tu conjunto de datos listo para probar los pocos modelos disponibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

ejecución automática de varios algoritmos de aprendizaje automático para luego centrarse en los resultados para evaluar muchos escenarios y definir cambios en los procesos empresariales Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

puede usarse en QlikSense (pagando un adicional) pero con capacidades limitadas Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ayuda a navegar fácilmente y analizar rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En lo que respecta al análisis. No he enfrentado ningún inconveniente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No painful task of writing lots of line of code. So many options to choose the ML algorithm. Easily integrated with Qlik dashboard. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Would be good to be able to change the p-value and confidence intervals for predictions Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

seguramente es una forma de abordar y explotar análisis avanzados sin la necesidad de escribir código y conocer en profundidad lenguajes de programación estadística complejos. también está conectado al ecosistema de Qlik y te permite combinar el ML con la presentación de los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que es una herramienta joven que aún debe evolucionar y que intenta responder a una necesidad emergente y muy compleja. Es una herramienta de gran potencial que, sin embargo, debe crecer y enriquecerse con la experiencia de quienes la utilizan. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Qlik AutoML es muy fácil de usar y ofrece a los usuarios una experiencia sin necesidad de código, lo cual es el mejor USP del producto. Una persona con muy poco conocimiento de ML pero que no puede escribir un código en Python puede usar fácilmente los modelos de ML y ejecutarlos fácilmente en los conjuntos de datos. Su integración con Qliksense facilita aún más el análisis de los resultados de los modelos, la publicación de los datos completos y la generación de ideas de negocio sin mucho esfuerzo. Otra característica que más me gustó es que Qlik AutoML clasifica por sí mismo todos los posibles modelos de ML y nos ayuda a elegir el mejor modelo para nuestro conjunto de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si bien proporcionar modelos de ML sin código es una ventaja, siento que también es una desventaja ya que hay muy poca flexibilidad y control sobre los modelos de ML. Al mismo tiempo, en escenarios donde tenemos un conjunto de datos complicado y un solo modelo de ML podría no ser la mejor opción para predicciones precisas, sino que una combinación de modelos de ML podría proporcionarnos mejores resultados y precisión, esto es algo que siento que falta en Qlik AutoML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Basic Regression and Classification Models are accurate Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Feature Engineering and Model enhancement capabilities are limited Reseña recopilada por y alojada en G2.com.