Serviços de machine learning da Oracle simplifica o desenvolvimento, treinamento, implementação e gestão de modelos personalizados de aprendizado. Esses serviços fornecem recursos de ciência de dados com suporte de bibliotecas e ferramentas de código aberto favoritas ou por meio de machine learning no banco de dados e acesso direto a dados limpos. Suporte a serviços de aprendizado de máquina fornece rotulagem de dados mais simplificada ou melhor acesso a máquinas virtuais.
Descubra a importância de uma estratégia de dados sólida para a IA. Esse relatório da IDC explora os desafios atuais e fornece orientação sobre a criação de uma estratégia básica de dados para IA.
A criação de um modelo de machine learning é um processo iterativo. Saiba mais sobre cada etapa desde a coleta de dados à implementação e monitoramento do modelo.
Explore notebooks e crie ou teste algoritmos de machine learning. Experimente o AutoML e veja os resultados de ciência de dados.
Bibliotecas e frameworks de código-aberto em Python e R possibilitam a exploração, transformação e visualização de dados. Incluindo, entre outros, pandas, Dask, NumPy, Plotly, Matplotlib, TensorFlow, Keras e PyTorch.
O Oracle Database inclui mais de 30 algoritmos totalmente escaláveis e de alto desempenho, abrangendo técnicas de machine learning comumente usadas. Os dados que já estão no Oracle Database não precisam ser migrados, o que reduz a carga de trabalho com a gestão.
Implante modelos rapidamente para acesso de aplicações e analistas de negócios. Os modelos podem ser implementados com uma API REST em uma arquitetura de nuvem escalável e sem servidor como o Oracle Functions, ou diretamente no banco de dados.
A explicação do modelo permite que especialistas e não especialistas compreendam o comportamento geral de um modelo, bem como as previsões individuais do modelo. A OCI Data Science simplifica a compreensão da importância dos recursos e as influências sobre as previsões.
Acesse dados em vários formatos (incluindo CSV, Excel e JSON), várias fontes (incluindo armazenamento de objetos, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL e Hadoop) e vários locais (on-premises, na Oracle Cloud e outras nuvens).
Os cientistas de dados podem desenvolver usando as linguagens mais populares, como Python, R e SQL. As organizações obtêm resultados melhores e mais rápidos quando os cientistas de dados têm flexibilidade para usar as linguagens mais indicadas para tarefas específicas.
Crie modelos de alta qualidade com mais rapidez e facilidade. Os recursos de aprendizado de máquina automatizados examinam rapidamente os dados e recomendam os recursos de dados ideais e os melhores algoritmos. Além disso, o machine learning automatizado ajusta o modelo e explica os resultados do modelo.
Os cientistas de dados precisam acessar dados em formatos diferentes de fontes de dados diferentes, seja on-premises ou na nuvem. Use ferramentas de arrastar e soltar para preparação e integração de dados movendo-os para um data lake ou data warehouse e simplificando o acesso para os cientistas de dados.
A IA é mais confiável quando vários colaboradores cooperam de forma eficaz, e as ferramentas de machine learning fornecem explicação e avaliação dos modelos. O Oracle Security Tools e as interfaces de usuário permitem que várias funções participem de projetos e compartilhem modelos. Explicações baseadas em modelos ajudam os cientistas de dados, analistas comerciais e executivos a confiarem nos resultados.
A.OCI Data Science é um serviço de machine learning (ML) de ponta a ponta que oferece ambientes de notebook JupyterLab e acesso a centenas de ferramentas e estruturas populares de código aberto.
Machine learning no Oracle Database suporta a exploração e preparação de dados, bem como o desenvolvimento e implementação de modelos de machine learning usando SQL, R, Python, REST, AutoML e interfaces no-code.
O OCI Data Labeling oferece conjuntos de dados rotulados para melhorar a precisão do treinamento dos modelos de IA e machine learning
As Oracle Cloud Infrastructure Virtual Machines for Data Science são ambientes baseados em GPU, pré-configuradas com os frameworks de IDEs, notebooks e machine learning mais populares.
Veja como a Prosperdtx implantou uma arquitetura que pode manipular com segurança grandes quantidades de dados de origem para criar modelos preditivos com a Oracle Cloud Infrastructure Data Science.
Com machine learning no Oracle Database, os cientistas de dados podem economizar tempo migrando os dados à sistemas externos para construir modelos de análises, classificação e implementação.
Wendy Yip, Cientista de Dados, Oracle
O Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science está apresentando um novo recurso, a saída gerenciada, que torna mais fácil para os clientes configurar sua rede para seus notebooks e trabalhos. Esse recurso traz uma opção para os seus recursos de rede gerenciados pela OCI Data Science.
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