Machine Learning Services

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.

Experimente a Oracle AI e receba 30 dias de teste gratuitos

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.

Explore o ciclo de vida dos modelos de ML

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.

Faça um workshop sobre IA

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

Recursos de IA e ML

Bancos de dados vetoriais projetados para IA

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.

Bibliotecas e estruturas de código aberto

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.

Algoritmos otimizados no banco de dados

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.

Fácil acesso e implementação

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.

Consulte dados usando linguagem natural

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.

Suporte para várias linguagens de scripts

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.

Machine learning e IA generativa para clientes de plataformas de dados

Explore mais histórias de clientes de IA e ML

Serviços de machine learning e IA generativa da Oracle

Ao oferecer IA generativa integrada em suas aplicações Fusion SaaS, a Oracle se conecta diretamente ao valor comercial do cliente.
Dave Vellante, Analista-Chefe, theCUBE Research

Casos de uso de ML e IA generativa para plataformas de dados

Veja todas as arquiteturas de referência

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.

Forneça facilmente recomendações baseadas em ML com o HeatWave AutoML

Recomendações baseadas em machine learning com o HeatWave AutoML

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.

Geração de análise

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.


Diagrama de geração de análise, descrição abaixo:

Um usuário pergunta via HeatWave Chat “Qual é o maior problema deste conjunto de logs? Forneça um resumo em duas frases.". Primeiro, o HeatWave AutoML produz uma lista filtrada de logs anômalos com base em todos os logs de produção que ele ingere continuamente. Em seguida, o HeatWave Vector Store fornece contexto adicional ao LLM de acordo com a base de conhecimento de logs. O LLM usa esse prompt aumentado, produz um relatório e fornece ao usuário uma resposta detalhada explicando o problema em linguagem natural.

GenAI com o Autonomous Database

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.

Introdução aos serviços de machine learning

Veja como aplicar IA hoje mesmo

Entre em uma nova era de produtividade com soluções de IA generativas para sua empresa. Saiba como a Oracle ajuda os clientes a aproveitar a IA incorporada em toda a pilha de tecnologia.

  • O que você pode alcançar com o Oracle AI?

    • Ajuste LLMs na OCI
    • Automatize o processamento de faturas
    • Crie um chatbot com RAG
    • Resuma conteúdo da web com IA generativa
    • E muito mais!

Aprenda com um laboratório prático de IA

A melhor maneira de aprender é tentar você mesmo. Use nossos tutoriais e laboratórios práticos com sua própria tenancy da Oracle Cloud, sem custo para muitos dos serviços.

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Certificação de IA

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Faça o treinamento em IA, machine learning, aprendizado profundo e IA generativa e obtenha uma certificação gratuita em IA da OCI.

  • Depois de concluir este curso, você será capaz de

    • Compreender e descrever conceitos e cargas de trabalho de IA
    • Explicar os principais conceitos e terminologia do machine learning
    • Explicar os principais conceitos e terminologia do aprendizado profundo
    • Identificar tipos comuns de machine learning
    • Compreender os fundamentos da IA generativa
    • Compreender conceitos de grandes modelos de linguagem
    • Explicar a engenharia de prompt e o ajuste fino para grandes modelos de linguagem
    • Descrever a infraestrutura da Oracle AI
    • Descrever os serviços da Oracle AI

Fale com um especialista

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  • Eles podem responder a perguntas como:

    • Quais devem ser os seus primeiros passos para aprender IA e machine learning?
    • O que a IA generativa pode fazer pela minha empresa?
    • Quais serviços são mais adequados para as minhas necessidades?