Machine learning no Oracle AI Database
Machine Learning no Oracle AI Database facilita a exploração, a preparação e a modelagem de ML de dados escaláveis usando SQL, R, Python, REST, AutoML e interfaces sem código, oferecendo mais de 30 algoritmos de alto desempenho no banco de dados para uso imediato em aplicações e um agente de IA para fluxos de trabalho de ciência de dados em linguagem natural.
Leia as notícias
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Cliente OML4Py 2.1 agora disponível para Windows
O cliente Oracle Machine Learning for Python (OML4Py) 2.1 agora está disponível para usuários do Windows, permitindo que cientistas de dados e desenvolvedores criem, treinem e implantem modelos de machine learning diretamente de seus laptops e estações de trabalho Windows, eliminando a necessidade de um cliente Linux local ou de uma máquina virtual.
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Integração com o GitHub agora disponível para aprimorar o versionamento, a sincronização e o compartilhamento de notebooks OML
Oracle Machine Learning (OML) Notebooks agora se conecta diretamente a repositórios GitHub, permitindo a importação integrada de notebooks OML, Jupyter e Zeppelin e a sincronização de alterações.
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Opções aprimoradas de implantação de modelos de embedding com OML4Py e OML4SQL
O Oracle Machine Learning for Python (OML4Py) versão 2.1.1 e o OML4SQL agora oferecem suporte a grandes modelos de embedding ONNX via dados externos e compartilhamento em memória no Oracle AI Database 23.26.1, aumentando a escalabilidade ao ampliar os limites de tamanho dos modelos e otimizar o uso de memória em ambientes simultâneos.
Por que escolher Machine Learning no Oracle AI Database ?
Aumente a produtividade com a automação integrada, o desempenho de execução no banco de dados e a escalabilidade do Oracle AI Database, ao mesmo tempo em que identifica possíveis vieses nos dados e compreende os fatores de previsão.
Data Science Agent
Traz uma experiência moderna baseada em chat para o ciclo de vida da ciência de dados, executada no banco de dados com o provedor de IA e o LLM de sua escolha
Operações no banco de dados
Acelere a criação de modelos e a pontuação de dados em escala diretamente no Oracle Exadata usando sua arquitetura scale-out e a tecnologia Smart Scan para obter resultados mais rápidos
APIs de vários idiomas
Escolha entre interfaces SQL, Python e R para exploração e preparação de dados no banco de dados, modelagem de machine learning e implementação de soluções. Além disso, implemente soluções Python e R usando SQL e REST.
Sem movimentação de dados
Processe dados diretamente no Oracle AI Database para otimizar a exploração, a preparação, a criação e a implantação de modelos, reduzindo o tempo de desenvolvimento, a complexidade e aprimorando a segurança dos dados.
Criação de modelos no-code
Aumente a produtividade dos cientistas de dados e capacite não especialistas a utilizar algoritmos robustos no banco de dados para classificação e regressão por meio de uma interface AutoML sem código.
Monitoramento de dados e modelos
Obtenha insights sobre a evolução dos seus dados e modelos de machine learning para tomar ações corretivas imediatas e evitar problemas empresariais significativos usando endpoints REST e interfaces sem código.
Implementação empresarial rápida
Obtenha disponibilidade imediata do modelo de machine learning com opções de implementação fácil usando interfaces SQL e REST.
Implemente o seu próprio modelo
Importe modelos de transformação de texto, classificação, regressão e agrupamento no formato Open Neural Network Exchange (ONNX) para usar a partir do SQL com o ONNX Runtime no banco de dados. Implemente modelos de formato ONNX no Oracle Machine Learning Services para casos de uso de inferência em tempo real.
Segurança integrada
Aproveite a segurança e a criptografia integradas do Oracle AI Database, o acesso a dados baseado em funções e o suporte a modelos no banco de dados e de terceiros, bem como objetos e scripts R e Python.
Opções aprimoradas de implantação de modelos de embedding com OML4Py e OML4SQL
Sherry LaMonica, Consulting MTS, Gerenciamento de produtos de IA e ML, OracleOracle Machine Learning for Python (OML4Py) versão 2.1.1 e OML4SQL agora oferecem suporte a grandes modelos de incorporação ONNX com dados externos e compartilhamento em memória no Oracle AI Database 23.26.1, aprimorando a escalabilidade ao aumentar os limites de tamanho dos modelos e otimizar o uso de memória para usuários simultâneos
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Recursos
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Arquiteturas de referência do Machine Learning no Oracle AI Database
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Arquitetura de Referência
Com o Oracle Autonomous AI Database, você tem todas as ferramentas integradas necessárias para carregar e preparar dados e treinar, implementar e gerenciar modelos de machine learning. Esses serviços estão incluídos no Autonomous AI Database, mas você também tem a flexibilidade de misturar e combinar outras ferramentas para melhor atender às necessidades da sua organização.
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Obtenha a estrutura para enriquecer os dados de aplicações corporativas com dados brutos de outras fontes e usar modelos de machine learning para trazer inteligência e insights preditivos aos processos de negócios.
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Descubra a topologia da plataforma, a visão geral dos componentes e as práticas recomendadas para implementar um data lakehouse bem-sucedido na OCI para capturar uma riqueza de dados e agregar e gerenciar dados para visibilidade do estoque em tempo real.
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O Oracle Architecture Center oferece padrões de design validados, exemplos de arquitetura, playbooks de soluções e código de implantação para ajudar você a implementar suas soluções em nuvem, multicloud, nuvem distribuída e on-premises. Use estas informações como um guia para aproveitar ao máximo seu investimento.
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