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Machine Learning Services

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.

Acelere a inovação e aumente a vantagem competitiva com IA

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.

O ciclo de vida dos modelos de machine learning

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.

Participe dos workshops de machine learning

Explore notebooks e crie ou teste algoritmos de machine learning. Experimente o AutoML e veja os resultados de ciência de dados.

Recursos dos serviços de machine learning

  • Bibliotecas e estruturas de código aberto

    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.

  • Algoritmos otimizados no banco de dados

    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.

  • Escolha de implementação

    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.

  • Explicação do modelo

    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 quaisquer dados de maneira flexível e fácil

    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).

  • Suporte para várias linguagens de scripts

    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.

Clientes e parceiros do machine learning

Explore outras histórias de clientes com ML

Serviços de machine learning oferecidos pela Oracle

OCI Data Science

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.

  • Crie e treine modelos de ML com GPUs NVIDIA, recursos de AutoML e ajuste automatizado de hiperparâmetros.
  • Implante modelos como pontos de extremidade HTTP ou use o Oracle Functions.
  • Gerencie modelos por meio do controle de versões, jobs repetíveis e catálogos de modelos.

Machine Learning no Oracle Database

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.

  • Inclui, também, mais de 30 algoritmos incorporados ao banco de dados que geram modelos no Oracle Database para uso imediato nas aplicações.
  • Crie modelos rapidamente, simplificando e automatizando os principais elementos do processo de machine learning.

OCI Data Labeling

O OCI Data Labeling oferece conjuntos de dados rotulados para melhorar a precisão do treinamento dos modelos de IA e machine learning

  • Os usuários podem montar os dados, criar e fazer pesquisas nos conjuntos de dados, além de poder rotular os registros de dados por meio de interfaces do usuário e APIs públicas.
  • Os conjuntos de dados rotulados podem ser exportados e utilizados no desenvolvimento de modelos para os diversos serviços de IA e data science da Oracle, a fim de construir uma experiência ainda mais integrada durante a criação de modelos.

OCI Virtual Machines for Data Science

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.

  • Faça suas implementações sem dificuldades com a Oracle Cloud Marketplace, e você ainda conta com diversos formatos.

Casos de uso para machine learning

Prosperdtx: Melhore os resultados dos pacientes com ajuda da OCI Data Science

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.


diagrama da arquitetura Prosperdtx, detalhes logo abaixo
Os dados de registros de integridade eletrônicos, dispositivos e usuários finais são coletados para criar modelos preditivos a serem usados em aplicações de assistência médica. Os dados transmitidos de dispositivos vestíveis e de registros de imagem são coletados no OCI Object Storage. Os dados estruturados são carregados e armazenados com segurança no Oracle Autonomous Database. O Oracle APEX ajuda os desenvolvedores a criar aplicações rapidamente. O OCI Data Science é usado para criar modelos preditivos capazes de consumir grandes volumes de dados do paciente. Os desenvolvedores de aplicações usam os modelos preditivos finalizados e os adicionam às aplicações.

Configure um ambiente de ciência de dados com machine learning integrado ao bando de dados

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.


Diagrama da arquitetura de machine learning, detalhes abaixo
Os dados são gerados de um data center do cliente e enviados ao Oracle Autonomous Database para armazenamento. O Oracle Autonomous Database tem machine learning no Oracle Database incorporado, o que significa que os cientistas de dados podem criar modelos rapidamente, simplificando e automatizando os principais elementos do ciclo de vida de ML. Os modelos concluídos são enviados ao Oracle Analytics Cloud ou ao Oracle APEX. Os analistas de negócios incorporam modelos concluídos em projetos analíticos, enquanto os desenvolvedores de aplicações os incorporam em aplicações.
11 de março de 2022

A OCI Data Science apresenta uma maneira mais fácil de começar as sessões de notebook e os jobs

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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