Machine Learning in Oracle AI Database
Le Machine Learning dans Oracle AI Database prend en charge l'exploration, la préparation et la modélisation du machine learning (ML) à grande échelle à l'aide de SQL, R, Python, REST, du Machine Learning automatisé (AutoML) et d'interfaces sans code. Cette solution inclut plus de 30 algorithmes à hautes performances dans la base de données, qui produisent des modèles prêts à une utilisation immédiate dans les applications. En conservant les données dans la base de données, les organisations peuvent simplifier leur architecture globale et maintenir la sécurité et la synchronisation des données. Cela permet aux data scientists et aux autres professionnels des données de créer rapidement des modèles en simplifiant et en automatisant les éléments clés du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
La base de données Oracle AI Database 26ai alimente l'intelligence artificielle pour la révolution des données.
Oracle a intégré l'IA au cœur de la base de données Oracle IA Database 26ai, renforçant ainsi son engagement à aider ses clients à intégrer l'IA en toute sécurité à l'ensemble de leurs données, où qu'elles se trouvent.
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Mises à jour d'Oracle Machine Learning pour R
Oracle Machine Learning for R prend désormais en charge Oracle R Distribution 4.4.1, offrant des gains de performances et des fonctionnalités améliorées. Il reste compatible avec la version open source R 4.4.1 et offre un traitement multicœur optimisé ainsi qu'une expérience de développement simplifiée.
Consultez les actualités concernant les mises à jour d'Oracle Machine Learning for R -
Le modèle de génération d'intégration préconstruit est désormais disponible.
Une version augmentée et téléchargeable du modèle MiniLM-L12-v2 de Hugging Face au format ONNX est désormais disponible. Chargez-le directement dans Oracle AI Database et générez des intégrations vectorielles avec Oracle AI Vector Search.
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Recherche sémantique par similarité avec prise en charge multilingue
Chargez facilement une version améliorée du modèle d'intégration multilingue de Hugging Face, permettant une recherche sémantique dans 100 langues pour des cas d'utilisation interlinguistiques.
Pourquoi choisir le machine learning dans la base de données Oracle AI ?
La base de données Oracle AI prend en charge la gestion des données, les options de développement et de déploiement de modèles, la surveillance des données et des modèles, ainsi que la collaboration en équipe. Améliorez votre productivité grâce à l'automatisation intégrée, aux performances d'exécution dans la base de données et à l'évolutivité. Détectez les biais éventuels dans les données et comprenez les facteurs contribuant aux prédictions.
Opérations dans la base de données
Créez des modèles et évaluez les données plus rapidement et à l'échelle sans extraire les données vers des moteurs d'analyse distincts. L'architecture évolutive d'Oracle Exadata et la technologie Smart Scan aident à fournir des résultats plus rapidement.
API multilingues
Choisissez parmi les interfaces SQL, Python et R pour l'exploration et la préparation des données dans la base de données, la modélisation du machine learning et le déploiement de solutions. En outre, déployez des solutions Python et R à l'aide de SQL et REST.
Pas de mouvement de données
Traitez les données là où elles se trouvent dans la base de données Oracle AI afin de simplifier l'exploration et la préparation des données, ainsi que la création et le déploiement de modèles. Réduisez le temps de développement des applications ainsi que la complexité et gérez la sécurité de vos données.
Construction de modèles no code
Améliorez la productivité de vos data scientists et aidez les non-experts à utiliser des algorithmes puissants dans la base de données pour la classification et la régression via une interface utilisateur no code AutoML.
Surveillance des données et des modèles
Obtenez des informations sur l'évolution de vos modèles de données et de machine learning au fil du temps et prenez des mesures correctives plus tôt pour éviter les problèmes qui peuvent avoir un impact négatif significatif sur votre entreprise. Utilisez des terminaux REST et des interfaces utilisateur sans code.
Déploiements rapides en entreprise
Disponibilité immédiate du modèle de machine learning grâce à des options de déploiement faciles utilisant des interfaces SQL et REST.
Apportez vos modèles personnalisés
Importez des modèles de transformation de texte, de classification, de régression et de clustering au format ONNX (Open Neural Network Exchange) pour les utiliser à partir de SQL avec ONNX Runtime dans la base de données. Déployez des modèles au format ONNX vers Oracle Machine Learning Services pour l'inférence en temps réel des cas d'utilisation.
Calcul informatique haute performance
Évitez les problèmes de performances lors de la préparation des données, de la création de modèles et de la notation des données grâce au parallélisme et à l'évolutivité intégrés de la base de données Oracle AI, avec des optimisations uniques pour Oracle Exadata.
Sécurité intégrée
Bénéficiez de la sécurité et du chiffrement intégrés à Oracle AI Database, de l'accès aux données utilisateur basé sur les rôles, des modèles intégrés à la base de données et tiers, ainsi que des objets et scripts R et Python.
Réussites des clients grâce au machine learning dans la base de données Oracle AI
Créez votre solution agentique à l'aide d'Oracle Autonomous AI Database Select AI
Mark Hornick, directeur principal, science des données et apprentissage automatique, Oracle
Découvrez comment Select AI permet aux entreprises de créer et de déployer des solutions d'IA agentique. Découvrez ce qu'est l'IA agentique et en quoi elle est différente de l'IA générative traditionnelle, grâce à un exemple pratique de développement d'un agent de provisionnement intelligent et automatisé, le tout avec une intégration simple.
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- 30 juin 2025 Création de modèles de machine learning à l'aide de données via Analytics Publisher
- 30 juin 2025 Accès aux rapports Analytics Publisher via les carnets Oracle Machine Learning
- 10 avril 2025April 10, 2025 Annonce d'Oracle Machine Learning pour Python 2.1
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Machine learning dans les architectures de référence Oracle AI Database
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Avec Oracle Autonomous Data Warehouse, vous disposez de tous les outils intégrés nécessaires pour charger et préparer vos données. Vous pouvez aussi entraîner, déployer et gérer des modèles de machine learning. Vous avez également la possibilité d'y associer d'autres outils pour répondre idéalement aux besoins de votre entreprise.
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Découvrez les principes de conception associés à la création d'une plateforme de machine learning et d'un parcours d'implémentation optimal. Utilisez ce modèle pour créer des plateformes de machine learning qui répondent aux besoins des data scientists.
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Bénéficiez de la structure nécessaire pour enrichir vos données d'application d'entreprise avec des données brutes provenant d'autres sources, puis utilisez des modèles de machine learning pour apporter des informations intelligentes et prédictives aux processus métier.
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Découvrez la topologie de la plateforme, la présentation des composants et les bonnes pratiques recommandées pour implémenter avec succès un data lakehouse sur OCI. Vous pourrez ainsi capturer une multitude de données, les agréger et les gérer pour disposer d'une visibilité des stocks en temps réel.
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