التعلم الآلي في Oracle Database
يدعم التعلم الآلي في Oracle Database استكشاف البيانات وإعدادها ونمذجة التعلم الآلي على نطاق واسع باستخدام SQL وR وPython وREST والتعلم الآلي التلقائي (AutoML) والواجهات بدون تعليمات برمجية. ويشمل أكثر من 30 خوارزمية عالية الأداء في قاعدة البيانات تنتج نماذج للاستخدام الفوري في التطبيقات. ومن خلال حفظ البيانات في قاعدة البيانات، يمكن للمؤسسات تبسيط بنيتها العامة والحفاظ على مزامنة البيانات وأمانها. فهو يتيح لعلماء البيانات وغيرهم من متخصصي البيانات إنشاء النماذج بسرعة من خلال تبسيط العناصر الرئيسية لدورة حياة التعلم الآلي وأتمتتها.
تعرف على كيفية إنشاء نماذج التعلم الآلي بشكل أسرع باستخدام Python وR وSQL.
-
تعرف على التعلم الآلي في Oracle Database
تعرف على كيفية تمكين التعلم الآلي في Oracle Database لعلماء بيانات المؤسسة ومحللي البيانات ومطوري التطبيقات من تحقيق قيمة أكبر من البيانات.
-
استخدام حزم Python وR المخصصة التابعة للجهات الخارجية في Autonomous Database
استفد من الأنظمة البيئية الأوسع نطاقًا الخاصة بحزم Python وR على Oracle Autonomous Database في Oracle Machine Learning Notebooks. تشغيل الوظائف المحددة بواسطة المستخدم مع وظيفة حزمة الطرف الثالث في المحركات التي يتم استدعاؤها وإدارتها بواسطة بيئة Oracle Database.
-
تشغيل R على نطاق واسع في بيانات قاعدة البيانات باستخدام Oracle Machine Learning for R
يمكنك استكشاف البيانات وتحويلها وتحليلها بشكل أسرع وعلى نطاق واسع مع استخدام صياغة R ودلالاتها المألوفة والاستفادة من Oracle Database كبيئة حوسبة عالية الأداء.
-
AutoML-نوع مقابل قيمة
احصل على أقصى استفادة من التعلم الآلي المؤتمت عن طريق فصل الدعاية عن القيمة التي يجلبها للمؤسسة. اطلع على الأمثلة والعروض التوضيحية حول كيفية استخدام Oracle AutoML في مشروعاتك.
إنشاء نماذج تعلم آلي عالية الأداء في Oracle Database
التعلم الآلي في Autonomous Database
Oracle Machine Learning Notebooks
قم بزيادة إنتاجية علماء البيانات والمطورين وتقليل منحنى التعلم الخاص بهم من خلال تقنية دفتر ملاحظات Apache Zeppelin المألوفة القائمة على المصادر المفتوحة. قم بزيادة إنتاجية علماء البيانات والمطورين وتقليل منحنى التعلم الخاص بهم من خلال تقنية دفتر ملاحظات Apache Zeppelin المألوفة القائمة على المصادر المفتوحة.
- عرض جولة المنتج التفاعلية
- وثائق Oracle Machine Learning Notebooks مع Autonomous Data Warehouse
- Oracle Machine Learning Notebooks مع وثائق Autonomous Transaction Processing
- Oracle Machine Learning Notebooks مع وثائق قاعدة بيانات JSON الذاتية
Oracle Machine Learning Services
تقليل الوقت اللازم لنشر النماذج الأصلية في قاعدة البيانات ونماذج ONNX بتنسيق وإدارتها في بيئة Oracle Autonomous Database. يستخدم مطورو التطبيقات النماذج من خلال نقاط انتهاء REST سهلة التكامل. انشر النماذج بسرعة وسهولة من واجهة مستخدم Oracle Machine Learning AutoML.
- واجهة برمجة تطبيقات REST لخدمات Oracle Machine Learning
- العمل باستخدام وظيفة النص المعرفي
- GitHub المستودع
Oracle Machine Learning for SQL
قم بتبسيط وتسريع إنشاء نماذج التعلم الآلي لكل من علماء البيانات الخبراء وغير الخبراء على حد سواء، باستخدام SQL وPL/SQL المألوف لإعداد البيانات وإنشاء النماذج والتقييم والنشر.
واجهة مستخدم Oracle Machine Learning AutoML
واجهة مستخدم بدون تعليمات برمجية تدعم AutoML في Oracle Autonomous Database لتحسين إنتاجية عالم البيانات ووصول المستخدمين غير الخبراء إلى خوارزميات قوية في قاعدة البيانات للتصنيف والانحدار.
Oracle Machine Learning for R
تسريع نمذجة التعلم الآلي باستخدام Oracle Autonomous Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة R. استخدم Oracle Machine Learning Notebooks مع مفسري R وPython وSQL لتطوير الحلول المستندة إلى التعلم الآلي. نشر دوال R المعرفة بواسطة المستخدم بسهولة من واجهات برمجة تطبيقات SQL وREST باستخدام خيارات متوازية للبيانات وللمهام.
Oracle Machine Learning لـ Python
يعمل علماء البيانات ومستخدمو Python الآخرين على تسريع نمذجة التعلم الآلي ونشر الحلول باستخدام Oracle Autonomous Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة Python. يوصي التعلم الآلي المؤتمت المدمج (AutoML) بالخوارزميات والميزات ذات الصلة لكل نموذج، ويجري ضبطًا مؤتمتًا للنماذج. تعمل هذه الإمكانات معًا على تحسين إنتاجية المستخدم ودقة النموذج وقابلية التوسع.
Oracle Data Miner
يمكن لعلماء البيانات ومحللي البيانات استخدام واجهة المستخدم هذه السحب والإفلات لإنشاء مهام سير العمل التحليلية بسرعة. يتيح تطوير النماذج وتنقيحها السريع للمستخدمين اكتشاف الأنماط والعلاقات والرؤى المخفية في بياناتهم.
التعلم الآلي في Oracle Database وخدمات قاعدة بيانات السحابة
Oracle Machine Learning for SQL
قم بتبسيط وتسريع إنشاء نماذج التعلم الآلي لعلماء البيانات وعلماء بيانات المواطنين، باستخدام SQL وPL/SQL المألوف لإعداد البيانات، وإنشاء النماذج، والتقييم، والنشر.
Oracle Data Miner
يمكن لعلماء البيانات ومحللي البيانات استخدام واجهة المستخدم هذه السحب والإفلات لإنشاء مهام سير العمل التحليلية بسرعة. يتيح تطوير النماذج وتنقيحها السريع للمستخدمين اكتشاف الأنماط والعلاقات والرؤى المخفية في بياناتهم.
Oracle Machine Learning for R
قم بتسريع نمذجة التعلم الآلي ونشر الحلول باستخدام Oracle Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة R. نشر وظائف R المحددة بواسطة المستخدم بسهولة من واجهات برمجة تطبيقات SQL وR باستخدام خيارات موازية للبيانات وخيارات متوازية للمهام. يمكن أن تتضمن وظائف R المحددة بواسطة المستخدم وظائف من النظام البيئي لحزمة R.
Oracle Machine Learning لـ Python
يعمل علماء البيانات ومستخدمو Python الآخرين على تسريع نمذجة التعلم الآلي ونشر الحلول باستخدام Oracle Autonomous Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة Python. يوصي التعلم الآلي المؤتمت المدمج (AutoML) بالخوارزميات والميزات ذات الصلة لكل نموذج، ويجري ضبطًا مؤتمتًا للنماذج. تعمل هذه الإمكانات معًا على تحسين إنتاجية المستخدم ودقة النموذج وقابلية التوسع.
AutoML في Oracle Database
واجهة مستخدم Oracle Machine Learning AutoML
واجهة مستخدم بدون تعليمات برمجية تدعم AutoML في Oracle Autonomous Database لتحسين إنتاجية عالم البيانات ووصول المستخدمين غير الخبراء إلى خوارزميات قوية في قاعدة البيانات للتصنيف والانحدار.
Oracle Machine Learning لـ Python
يعمل علماء البيانات ومستخدمو Python الآخرين على تسريع نمذجة التعلم الآلي ونشر الحلول باستخدام Oracle Autonomous Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة Python. يوصي التعلم الآلي المؤتمت المدمج (AutoML) بالخوارزميات والميزات ذات الصلة لكل نموذج، ويجري ضبطًا مؤتمتًا للنماذج. تعمل هذه الإمكانات معًا على تحسين إنتاجية المستخدم ودقة النموذج وقابلية التوسع.
واجهات مستخدم بدون تعليمات برمجية للتعلم الآلي في Oracle Database
واجهة مستخدم Oracle Machine Learning AutoML
واجهة مستخدم بدون تعليمات برمجية تدعم AutoML في Oracle Autonomous Database لتحسين إنتاجية عالم البيانات ووصول المستخدمين غير الخبراء إلى خوارزميات قوية في قاعدة البيانات للتصنيف والانحدار.
Oracle Data Miner
يمكن لعلماء البيانات ومحللي البيانات استخدام واجهة المستخدم هذه السحب والإفلات لإنشاء مهام سير العمل التحليلية بسرعة. يتيح التطوير السريع والتنقيح للمستخدمين اكتشاف الأنماط والعلاقات والرؤى المخفية في بياناتهم.
تعرّف على ما يقوله أفضل المحللين في المجال عنا
Enterprise Strategy Group ترى التحسينات التي توفرها Autonomous Data Warehouse من Oracle "إضفاء الطابع الديمقراطي على البساطة"
اقرأ مدونة Enterprise Strategy Group
OMDIA: Oracle هي المورد الوحيد الذي يتيح للعملاء اختيار الخدمات السحابية التي يتم تشغيلها محليًا وفي السحابة العامة
اقرأ تقرير OMDIA (PDF)OMDIA: Oracle هي المورد الوحيد الذي يتيح للعملاء اختيار الخدمات السحابية التي يتم تشغيلها محليًا وفي السحابة العامة
يستفيد العملاء حول العالم من إمكانات التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات من Oracle لحل المشكلات المعقدة والمهمة القائمة على البيانات.
توفر هيئة الخدمات الصحية الوطنية في المملكة المتحدة 1.6 مليار جنيه إسترليني وتوفر رعاية أفضل مصممة خصيصًا باستخدام التعلم الآلي في Oracle Database.
الميزات
-
إنشاء النماذج وتسجيل نقاط البيانات داخل قاعدة البيانات
يبني علماء البيانات والمطورون النماذج ويسجلون البيانات بشكل أسرع وعلى نطاق واسع دون الحاجة إلى استخراج البيانات لفصل محركات التحليلات. توفر بنية Oracle Exadata القابلة للتوسع وتقنية الفحص الذكي نتائج سريعة.
-
الأمان
تتم حماية علماء البيانات والمطورين الذين يستخدمون التعلم الآلي في Oracle Database من خلال الأمان المضمن والتشفير والوصول المستند إلى الأدوار إلى بيانات المستخدم ونماذجه.
-
عمليات نشر سريعة من فئة المؤسسات
يحقق المطورون وفريق علوم البيانات الأوسع توافرًا فوريًا لنموذج التعلم الآلي مع خيارات نشر سهلة باستخدام واجهات SQL وREST.
-
لا توجد حركة بيانات
يعالج علماء البيانات والمطورون البيانات في مكانها في Oracle Database. يؤدي ذلك إلى تبسيط إنشاء النماذج ونشرها، وتقليل وقت تطوير التطبيقات، وتحسين أمان البيانات.
-
الحوسبة عالية الأداء
يتجنب علماء البيانات مشكلات الأداء أثناء إعداد البيانات وإنشاء النماذج وتسجيل نقاط البيانات باستخدام الموازية المضمنة وقابلية التوسع في Oracle Database، مع تحسينات فريدة لـ Oracle Exadata.
الإعلان عن واجهة برمجة تطبيقات SQL لتنفيذ Python المضمنة لـ Autonomous Database من Oracle Machine Learning
مارك هورنيك، مدير أول، علوم البيانات والتعلم الآلي، Oracle
يسرنا أن نعلن عن توفر واجهة برمجة تطبيقات SQL لتنفيذ Oracle Machine Learning for Python المضمنة في Python على Oracle Autonomous Database. عندما أعلننا عن Oracle Machine Learning for Python على Oracle Autonomous Database في أوائل العام الماضي، دعم Oracle Machine Learning for Python لأول مرة واجهة برمجة تطبيقات REST لتنفيذ Python المضمنة. عندما أعلننا عن Oracle Machine Learning for Python على Oracle Autonomous Database في أوائل العام الماضي، دعم Oracle Machine Learning for Python لأول مرة واجهة برمجة تطبيقات REST لتنفيذ Python المضمنة.
اقرأ المنشور الكاملالموارد
بدء التعلم الآلي في السحابة
معلومات ذات صلة
منتجات ذات صلة
علم بيانات Oracle Cloud Infrastructure
الخوارزميات وأُطر العمل المفتوحة المصدر
Oracle Spatial and Graph
أطر التحليلات الجغرافية المكانية والرسوم البيانية الحديثة
ابدأ الآن
جرّب Oracle Cloud Free Tier
ابدأ باستخدام Oracle Cloud وادخل إلى Machine Learning في Autonomous Database مجانًا.
انضم إلى المحادثة
احصل على الدعم وتعلم معًا من التعلم الآلي في مجتمع Oracle Database Groundbreakers.