Acesse uma gama completa de inovações de machine learning (ML) e IA generativa, incluindo bancos de dados vetoriais, totalmente integradas nas plataformas de dados da Oracle. Trabalhe com ferramentas e algoritmos no banco de dados para criar, gerenciar e implementar modelos de ML e obter respostas mais precisas e contextualmente relevantes da IA generativa combinando modelos de linguagem grandes (LLMs) com seus dados proprietários.
A Oracle oferece um modo gratuito para a maioria dos serviços de IA, bem como uma conta de teste gratuita de 30 dias com US$ 300 em crédito para experimentar outros serviços em nuvem. Confira os detalhes e inscreva-se em sua conta gratuita.
Criar um modelo de ML é um processo iterativo. Aprenda todos os passos dessa jornada, desde a coleta de dados, passando pela implementação de modelos até chegar ao monitoramento.
Explore notebooks e crie ou teste algoritmos de machine learning. Experimente o ML automatizado (AutoML) e veja os resultados de ciência de dados.
Obtenha os benefícios da IA com seus dados. O AI Vector Search integrado no Oracle Database e o Vector Store no HeatWave GenAI adicionam recursos para consultar dados semânticos e de negócios de forma mais fácil e rápida, com resultados mais precisos.
Use bibliotecas e frameworks de código-aberto em Python e R para exploração, transformação e visualização de dados. Exemplos são panda, Dask, NumPy, Plotly, Matplotlib, TensorFlow, Keras e PyTorch.
O Oracle Database inclui mais de 30 algoritmos de alto desempenho que oferecem recursos populares de ML. O HeatWave AutoML oferece suporte a algoritmos para detecção de anomalias, previsão, classificação, regressão e tarefas de sistema de recomendação.
Acesse dados em vários formatos (incluindo CSV, Excel e JSON) de várias fontes (incluindo armazenamento de objetos, Oracle Database, HeatWave MySQL, MongoDB, PostgreSQL e Hadoop) em vários locais. Implemente modelos de forma rápida por meio da API REST ou diretamente no banco de dados para acesso de aplicativos e analistas de negócios.
Interaja com seu banco de dados SQL utilizando prompts de linguagem natural para ajudar usuários de SQL especialistas e não especialistas a consultar o banco de dados. O Autonomous Database Select AI permite que os usuários tenham uma conversa realista em linguagem natural com uma ampla variedade de LLMs.
Os cientistas de dados podem desenvolver aplicações usando as linguagens de programação 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 com um pipeline automatizado de machine learning que inclui seleção de algoritmos, treinamento de modelos, seleção de recursos e otimização de hiperparâmetros. Crie, treine, execute e explique modelos de ML utilizando uma interface visual.
Cientistas e analistas de dados devem acessar dados em formatos diferentes de fontes diferentes que estão on-premises ou na nuvem. Simplifique esse acesso usando ferramentas de integração e preparação de dados de arrastar e soltar para passar os dados para um data lake ou data warehouse.
Arquiteturas consistentes e métodos de implementação nos serviços do Oracle AI simplificam o trabalho em vários serviços. Opções de IA integradas, incluindo bancos de dados vetoriais, ajudam os clientes da Oracle a aproveitar o poder de seus dados.
O AI Vector Search permite que o Oracle Database armazene o conteúdo semântico de documentos, imagens e outros dados não estruturados como vetores. O AI Vector Search oferece suporte à geração aumentada de recuperação (RAG), que combina LLMs com dados de negócios privados para fornecer respostas mais precisas e contextualmente relevantes às consultas do usuário.
O HeatWave GenAI fornece IA generativa integrada e automatizada com grandes modelos de linguagem (LLMs) no banco de dados, armazenamento automatizado de vetores no banco de dados, processamento de vetores em escala ampliada e a capacidade de ter conversas contextuais em linguagem natural.
O 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.
Acesse um ambiente simplificado, sem código e eficiente para trabalhar com LLMs e obtenha uma experiência perfeita desde o ajuste até a implementação com recuperação de informações.
Combine LLMs de IA generativa com o Oracle SQL, capacitando os usuários a engajarem em conversas com seus dados utilizando linguagem natural, permitindo que o banco de dados gere a consulta SQL correspondente.
O Machine learning no Oracle Database dá suporte à exploração e preparação de dados, bem como ao desenvolvimento e à implementação de modelos de machine learning usando SQL, R, Python, REST, AutoML e interfaces no-code. Com mais de 30 algoritmos no banco de dados, o serviço pode produzir modelos no Oracle Database para uso imediato nas aplicações.
O HeatWave AutoML inclui tudo para criar, treinar, implementar e explicar modelos de ML no HeatWave MySQL. Aplique de forma fácil e segura treinamento, inferência e explicação de ML aos dados dentro do MySQL e no armazenamento de objetos.
O OCI Data Labeling fornece conjuntos de dados rotulados para treinar modelos de AI e ML. Monte dados, crie e busque conjuntos de dados e aplique rótulos aos registros de dados por meio de interfaces do usuário e APIs públicas.
As máquinas virtuais da OCI para ciência de dados são ambientes baseados em GPU pré-configurados com ambientes de desenvolvimento integrados, notebooks e estruturas de ML populares. Faça suas implementações sem dificuldades com a Oracle Cloud Marketplace, e você ainda conta com diversos formatos.
Ao oferecer IA generativa integrada em suas aplicações Fusion SaaS, a Oracle se conecta diretamente ao valor comercial do cliente.
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.
A aplicação MovieHub de exemplo mostra como o sistema de recomendação do HeatWave AutoML gera recomendações personalizadas baseadas em machine learning. Siga as instruções passo a passo para criar o aplicativo MovieHub usando o Oracle APEX, sem necessidade de codificação.
Combine o poder da IA generativa com outros recursos integrados do HeatWave, como o machine learning, para ajudar a reduzir custos e obter resultados mais precisos com mais rapidez. Neste exemplo, uma empresa de manufatura faz isso para manutenção preditiva. Os engenheiros podem usar o Oracle HeatWave AutoML para ajudar a gerar automaticamente um relatório de logs de produção anômalos e o HeatWave GenAI ajuda a determinar rapidamente a causa raiz do problema simplesmente fazendo uma pergunta em linguagem natural, em vez de analisar manualmente os logs.
Ao aprender padrões de consulta SQL eficazes com dados de treinamento selecionados, os LLMs podem produzir consultas mais eficientes, permitindo que eles tenham um desempenho melhor.
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