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Plataformas de ciência de dados
Uma plataforma de ciência de dados que melhora a produtividade com recursos incomparáveis. Crie e avalie modelos de machine learning (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.
Como usar plataformas baseadas em nuvem para descobrir novos insights de negócios.
A criação de um modelo de machine learning é um processo iterativo. Neste ebook, detalhamos o processo e descrevemos como os modelos de machine learning são criados.
Explore notebooks e crie ou teste algoritmos de machine learning. Experimente o AutoML e veja os resultados de ciência de dados.
O que é ciência de dados?
Por que uma plataforma de ciência de dados da Oracle?
Crie e valide modelos de alta qualidade com mais rapidez
Crie modelos de alta qualidade com mais rapidez e facilidade. Os recursos de machine learning 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.
Obtenha melhores resultados trabalhando com todos os dados
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.
Ofereça inteligência artificial confiável
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.
Plataforma de ciência de dados da Oracle
Acelere o desenvolvimento do modelo de machine learning
Permite 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.
Machine learning para todos
Crie e implemente modelos de machine learning no Oracle Autonomous Database usando algoritmos escaláveis e otimizados no banco de dados.
Crie modelos de machine learning sem gastar muito
Comece a operar rapidamente com ambientes pré-configurados, baseados em GPU, com IDEs, notebooks e estruturas de machine learning conhecidos. Implemente facilmente com o Oracle Cloud Marketplace selecionando o formato de processamento.
Complete seu ambiente com serviços de dados de ponta a ponta
Uma plataforma de ciência de dados é mais do que apenas um bom conjunto de ferramentas para construir modelos de machine learning. 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.
Módulos
Victoria University agiliza a pesquisa com a ciência de dados da Oracle Cloud Infrastructure
Os pesquisadores da Victoria University recorreram à Oracle Cloud para tentar prever incidentes de violência doméstica relatados nas redes sociais.
Implementação de modelo para previsões em tempo real no Oracle Cloud Infrastructure Data Science
Tzvi Keisar, Gerente de Produtos Sênior, OracleTemos o prazer de anunciar o lançamento da implementação do modelo, permitindo que os modelos de machine learning sejam servidos como endpoints HTTP, recebam solicitações e enviem respostas com as previsões do modelo em tempo real.
Recursos da plataforma de ciência de dados
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AutoML
O machine learning automatizado (AutoML) ajuda os cientistas de dados automatizando a seleção de algoritmos e recursos, além do ajuste de modelo. Isso permite resultados mais rápidos e precisos que demandam menos tempo de processamento. O AutoML também permite que não especialistas aproveitem algoritmos de machine learning eficientes para criar modelos de melhor qualidade.
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Algoritmos otimizados no banco de dados
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.
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Bibliotecas e estruturas de código aberto
Use e importe bibliotecas e estruturas de código aberto de Python e R para permitir a exploração, a transformação, a visualização de dados, e o machine learning. Estão incluídos, mas não limitados a: pandas, Dask e NumPy, dplyr para transformação, Seaborn, Plotly, Matplotlib e ggplot2 para visualização e TensorFlow, Keras e PyTorch para criação de modelos.
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Escolha de implementação
Implemente 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.
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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. Com a explicação do modelo e os detalhes da previsão, fica fácil entender a importância dos recursos e o que mais influencia as previsões.
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Acesse quaisquer dados de maneira flexível e fácil
Acesse dados em vários formatos (inclusive CSV, Excel e JSON), várias fontes (inclusive armazenamento de objetos, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL e Hadoop) e vários locais (no local, Oracle Cloud e outras nuvens).
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Suporte para várias linguagens de scripts
Os cientistas de dados podem desenvolver soluções de ciência de dados e machine learning usando as linguagens mais populares, inclusive 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.
Recursos
Experiência prática gratuita com o produto
Experimente ferramentas para criar modelos de machine learning. Não há necessidade de se inscrever para uma conta na nuvem.
Comece agora
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