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A plataforma de ciência de dados da Oracle melhora a produtividade com recursos incomparáveis. Crie e avalie modelos de aprendizado de máquina (ML) de alta qualidade. Aumente a flexibilidade dos negócios, colocando os dados confiáveis da empresa para trabalhar rapidamente e dar suporte aos objetivos de negócios baseados em dados com implementação mais fácil de modelos de ML.
O machine learning está mudando a forma como as empresas operam. Descubra como a Oracle está possibilitando a empresa autônoma neste e-Book.
O aprendizado de máquina baseado em nuvem pode fornecer insights de negócios que criam mudanças. Descubra como com o novo e-Book da O'Reilly.
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.
Veja o e-Book de machine learning (PDF)Os cientistas de dados precisam acessar dados em formatos diferentes de fontes de dados diferentes, seja no on-premise 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.
Leia o e-Book de descoberta de dados (PDF)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. A explicação agnóstica de modelo ajuda os cientistas de dados, analistas de negócios e executivos a terem confiança nos resultados.
Saiba mais sobre a ciência de dados aceleradaPermite que cientistas de dados criem, treinem e gerenciem modelos de machine learning na Oracle Cloud usando um ecossistema de código aberto Python aprimorado pela Oracle para machine learning automatizado (AutoML), avaliação e explicação do modelo.
Crie e implemente modelos de machine learning no Oracle Autonomous Database usando algoritmos escaláveis e otimizados no banco de dados.
Comece a operar rapidamente com ambientes pré-configurados, baseados em GPU, com IDEs, notebooks e estruturas de aprendizado de máquina conhecidos. Implemente facilmente com o Oracle Cloud Marketplace selecionando o formato de computação.
Uma plataforma de ciência de dados é mais do que apenas um bom conjunto de ferramentas para construir modelos de aprendizado de máquina. A plataforma de ciência de dados da Oracle inclui um conjunto completo de recursos para oferecer suporte a um pipeline de ciência de dados de ponta a ponta.
Os modelos de machine learning estão sendo cada vez mais usados para tomar decisões críticas em vários domínios regulamentados, como decisões de contratação ou crédito/empréstimo. No entanto, em várias ocasiões, esses modelos foram relatados como exibindo comportamento discriminatório em relação a vários grupos protegidos legalmente reconhecidos.
O machine learning automatizado (AutoML) ajuda todos os cientistas de dados automatizando a seleção de algoritmos, dados e recursos, além do ajuste de modelo. Isso permite obter resultados mais rápidos, resultados mais precisos e confiáveis e menos tempo de computação.
O Oracle Database inclui mais de 30 algoritmos de alto desempenho totalmente escaláveis que abrangem técnicas de machine learning comumente usadas, como detecção de anomalias, regressão, classificação, clustering e muito mais. Os dados que já estão no Oracle Database não precisam ser movidos, reduzindo a carga de trabalho de gerenciamento de dados para os cientistas de dados e permitindo que eles se concentrem na criação de modelos de produção.
Use e importe bibliotecas e estruturas de código aberto de sua escolha para permitir a transformação de dados, visualização e criação de modelo. Estão incluídos, mas não limitados a: pandas, Dask e NumPy para transformação, Seaborn, Plotly e Matplotlib para visualização e TensorFlow, Keras e PyTorch para criação de modelos.
Implante modelos rapidamente para acesso de aplicativos 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 entendam o que fez com que um modelo retornasse um determinado resultado. Com a explicação do modelo, é fácil entender a importância dos recursos e como obter mais ou menos de um resultado.
Use o Python para acessar dados em muitos formatos diferentes (incluindo CSV, Excel, JSON e mais), muitas fontes diferentes (incluindo armazenamento de objetos, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL e outros) e muitos locais diferentes (on-premise, Oracle Cloud e outras nuvens).
Experimente ferramentas para criar modelos de machine learning. Não há necessidade de se inscrever para uma conta na nuvem.
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