Data Science Service

A Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science é uma plataforma totalmente gerenciada para que equipes de cientistas de dados criem, treinem, implantem e gerenciem modelos de machine learning usando o Python e ferramentas de código-fonte aberto. Use um ambiente baseado em JupyterLab para experimentar e desenvolver modelos. Amplie o treinamento do modelo com GPUs NVIDIA e treinamento distribuído. Leve os modelos para a produção e mantenha-os íntegros com os recursos de MLOps, como pipelines automatizados, implantações de modelos e monitoramento de modelos.

O ciclo de vida dos modelos de machine learning

A criação de um modelo de machine learning é um processo iterativo. Aprenda todos os passos dessa jornada, desde a coleta de dados, passando pela implementação de modelos até chegar no monitoramento.

IDC: Transformação de negócios empresariais

A inteligência artificial está se tornando rapidamente integrada em todas as funções corporativas. A IDC explora as melhores práticas e recomendações para IA corporativa.

Medical research
As pesquisas de atividade do CMRI podem ser finalizas até 6x mais rápidas com a ajuda da Oracle AI
Parceria
Acesse o repositório da Anaconda - sem custos por meio da OCI
Tecnologia em esporte
O Seattle Sounders FC constrói modelos de dados para melhorar o desempenho
Assistência médica
O DSP ajuda o Instituto Nacional de Pesquisa em Saúde a melhorar a jornada clínica
Assistência médica
A Prosperdtx melhora o tratamento dos pacientes usando a ciência de dados para planos de saúde digitais

Casos de uso da ciência de dados

  • Saúde: Risco de readmissão do paciente

    Identificar fatores de risco e prever o risco de readmissão do paciente após a alta, criando um modelo preditivo. Use dados, como histórico médico do paciente, condições de saúde, fatores ambientais e tendências médicas históricas, para criar um modelo mais forte que ajude a fornecer o melhor atendimento a um custo menor.

  • Varejo: preveja o valor da vida útil do cliente

    Use técnicas de regressão de dados para prever gastos futuros com clientes. Examine transações passadas e combine dados históricos de clientes com mais dados sobre tendências, níveis de receita (até fatores como o clima) para criar modelos de AM que determinam se você deve criar campanhas de marketing para manter clientes atuais ou adquirir novos clientes.

  • Manufatura: manutenção preditiva

    Crie modelos de detecção de anomalias a partir de dados de sensor para detectar falhas no equipamento antes que elas se tornem um problema mais grave ou use modelos de previsão para prever o fim da vida útil de peças e máquinas. Aumente o período de disponibilidade de veículos e máquinas por meio de métricas de machine learning e monitoramento das operações.

    Finanças: Detecção de fraude

    Evite fraudes e crimes financeiros com ciência de dados. Crie um modelo de machine learning que possa identificar eventos anômalos em tempo real, incluindo valores fraudulentos ou tipos incomuns de transações.

15 de setembro de 2023

Gerenciamento eficiente de recursos para machine learning: uma introdução a Feature Store

As feature stores estão emergindo como um componente fundamental das plataformas de machine learning (ML). À medida que as organizações orientadas por dados incorporam cada vez mais a IA nas suas operações, começam a centralizar a gestão de funcionalidades num repositório dedicado, conhecido como feature store. O Oracle Feature Store é uma solução baseada em pilha implementada no enclave do cliente usando o OCI Resource Manager. Os clientes podem oferecer o serviço com infraestrutura em sua própria tenancy. O serviço consiste em APIs, que são implementadas na tenancy do cliente usando o OCI Resource Manager.

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