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Oracle Data Science Cloud

Rapidly build, train, deploy, and manage machine learning models with a data science cloud platform built for teams.

OCI Data Science

Acesso a dados e troca de dados

Acesso flexível a dados

Os cientistas de dados podem acessar e usar qualquer fonte de dados em qualquer nuvem ou on-premises. Isso fornece mais recursos de dados potenciais que levam a modelos melhores.

Preparação de dados em escala com Fluxo de Dados OCI

A integração com o OCI Data Flow fornece uma interface fácil para criar e executar jobs do Spark em grande escala a partir do ambiente de Data Science. Além disso, um ambiente PySpark permite o desenvolvimento iterativo de aplicativos de fluxo de dados em sessões de notebook.

Criação de perfis e preparação de dados automatizados

Simplifique os fluxos de trabalho de análise de dados exploratórios com recursos de criação de perfil de dados de ponta, visualizações inteligentes e ferramentas de preparação de dados.

Ferramentas de visualização e transformação de dados de código aberto

O OCI Data Science oferece suporte às ferramentas de manipulação de dados de código aberto favoritas do cientista de dados, como Pandas, Dask e Numpy, bem como ferramentas de visualização de código aberto populares, como Plotly, Matplotlib e Bokeh, para ajudar os cientistas a explorar os dados.

Criação de modelo

Interface JupyterLab

Os ambientes de notebook JupyterLab integrados e hospedados na nuvem permitem que as equipes de ciência de dados criem e treinem modelos usando uma interface de usuário familiar.

Estruturas de machine learning de código aberto (open source)

O OCI Data Science fornece familiaridade e versatilidade para cientistas de dados, com centenas de ferramentas e estruturas de código aberto populares. Crie modelos de machine learning com TensorFlow ou PyTorch ou adicione estruturas de sua escolha.

Treinamento de modelo

Hardware avançado, incluindo unidades de processamento gráfico (GPUs)

Com as GPUs NVIDIA, os cientistas de dados podem construir e treinar modelos de aprendizado profundo em menos tempo. Quando comparados com CPUs, os aumentos de desempenho podem ser 5 a 10 vezes mais rápidos.

Machine learning automatizado (Oracle AutoML)

A biblioteca Accelerated Data Science oferece suporte ao Oracle AutoML, assim como a ferramentas de código aberto, como H2O 3 e auto-sklearn. O AutoML oferece amostragem adaptável, seleção automatizada de recursos, seleção de algoritmo e ajuste de hiperparâmetros. O AutoML gera um candidato a modelo preciso para economizar um tempo significativo do cientista de dados.

Ajuste automatizado de hiperparâmetros

Economize tempo e esforço ajustando modelos com ajuste automático de hiperparâmetros usando o recurso ADS Tuner.

Avaliação e explicação do modelo

Avaliação de modelo

A avaliação automatizada gera um conjunto abrangente de métricas e visualizações para medir o desempenho do modelo em relação a novos dados e comparar os candidatos a modelo. Isso torna mais fácil para os cientistas de dados produzirem modelos de alta qualidade.

Explicação do modelo

A explicação do modelo automatizado inclui explicações globais e locais com previsões de modelo específicas para o comportamento geral de um modelo. Para consumidores de modelos, as explicações agnósticas de modelo automatizadas melhoram o entendimento e a confiança, atendem às necessidades regulatórias e aumentam a velocidade de adoção do machine learning.

Implementação de modelo

Implementação de modelo gerenciado

Implemente modelos de machine learning como endpoints HTTP para atender previsões de modelo em novos dados em tempo real. Basta clicar para implementar no catálogo de modelos e o OCI Data Science lida com todas as operações de infraestrutura, incluindo provisionamento de computação e balanceamento de carga.

Implementação de modelo no Oracle Functions

Implemente facilmente modelos de data science como Oracle Functions - uma arquitetura altamente escalável, sob demanda e sem servidor na Oracle Cloud Infrastructure.

Gerenciamento de modelo

Catálogo de modelos

Os membros da equipe usam o catálogo de modelos para preservar e compartilhar modelos de machine learning concluídos. O catálogo armazena os artefatos e captura metadados em torno da taxonomia e do contexto do modelo, hiperparâmetros, definições dos esquemas de dados de entrada e saída do modelo e informações detalhadas de proveniência sobre a origem do modelo, incluindo o código-fonte e o ambiente de treinamento onde o modelo foi treinado.

Ambientes reproduzíveis

Aproveite os ambientes conda pré-construídos e com curadoria para abordar uma variedade de casos de uso, como NLP, análise gráfica, Spark e NVIDIA RAPIDS. Publique ambientes personalizados e compartilhe com os colegas, garantindo a reprodutibilidade dos ambientes de treinamento e inferência.

Controle de versão

Cientistas de dados podem se conectar ao repositório Git de sua organização para preservar e recuperar o trabalho de machine learning.

Veja Todos os Casos de Sucesso de Clientes

Casos de sucesso de clientes do OCI Data Science

Os clientes usam o OCI Data Science para melhorar a colaboração em ciência de dados e economizar tempo e custos criando modelos de machine learning.

logotipo da victoria
logotipo da dsp
logotipo da prosperdtx
logotipo da oxford
prosperdtix

Prosperdtx personaliza planos de saúde usando a Oracle Cloud

Principais benefícios

  • Ferramentas de código aberto fornecem familiaridade e produtividade para cientistas de dados

    Use Python, a linguagem mais popular para ciência de dados, com JupyterLab e centenas de bibliotecas e estruturas de código aberto, como Dask, scikit-learn e XGBoost. Ou instale as bibliotecas de sua escolha para maior flexibilidade.

  • O kit de ferramentas da biblioteca Accelerated Data Science da Oracle acelera todo o fluxo de trabalho da ciência de dados

    Accelerated Data Science (ADS) é uma biblioteca Python de ponta a ponta que cobre todo o ciclo de vida da ciência de dados, tornando mais rápido e fácil a produção de modelos de alta qualidade.

    Machine learning mais rápido

    Assista a este vídeo sobre Accelerated Data Science (1:01)

  • A infraestrutura totalmente gerenciada melhora a produtividade e reduz os custos de gerenciamento

    Com uma infraestrutura de autoatendimento sob demanda, os cientistas de dados selecionam a quantidade de recursos de computação e armazenamento de que precisam para lidar com projetos de qualquer tamanho, sem se preocupar com o provisionamento ou manutenção da infraestrutura.

    Seguro para a empresa

    As políticas de segurança baseadas em equipe permitem que os cientistas de dados incluam membros da equipe nos projetos. Essas políticas controlam o acesso a modelos, código e dados, facilitando a colaboração e protegendo o trabalho confidencial. Os controles de segurança são totalmente integrados ao Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management.

    Tutoriais e notebooks de exemplo fornecem experiência e boas práticas

    Acesse dezenas de tutoriais e notebooks de exemplo, cobrindo tópicos de como acessar dados à matemática por trás das técnicas de explicação do modelo. Comece a lidar com diferentes problemas de negócios com metodologia comprovada e dicas de implementação.

    Experimente a ciência de dados

Preços

Sessões de Notebook de Data Science

Produto
Preço Unitário
Métrica
Computação - Padrão - E2

vCPU por hora
Computação - Padrão de Máquina Virtual - X7

vCPU por hora
Computação - Padrão - E3 - OCPU

vCPU por hora
Computação - Padrão - E3 - Memória

Gigabyte por hora
VM.GPU2.1 (NVIDIA P100)

GPU por hora
VM.GPU3.x (NVIDIA V100 Tensor Core – 16 GB)

GPU por hora
Armazenamento de volume em bloco
Capacidade de armazenamento de Gigabytes por mês
Unidades de Desempenho por Volume em Bloco

Unidades de Desempenho por Gigabyte por mês

Modelos de Data Science

Produto
Preço Unitário
Métrica
Armazenamento de Objetos – Armazenamento

Capacidade de armazenamento de Gigabytes por mês

Implementações de Modelos de Data Science

Produto
Preço Unitário
Métrica
Computação - Padrão de Máquina Virtual - X7

vCPU por hora
Base do Balanceador de Carga Hora do Balanceador de Carga
Largura de banda do Balanceador de Carga Mbps por hora
Armazenamento de Volume em Bloco

Capacidade de armazenamento de Gigabytes por mês
Unidades de desempenho por volume em bloco

Unidades de Desempenho por Gigabyte por mês (10 VPUs em US$ 0,017 para Desempenho Equilibrado)

A prática comum do setor de nuvem é definir instâncias de computação com base no número de CPUs virtuais (vCPUs) que elas incluem. Cada vCPU fornece a capacidade para um thread de execução. Uma vCPU não fornece um núcleo de computação físico completo, é parte de um núcleo. Em contraste, as formas de computação x86 da Oracle usam OCPUs que equivalem a núcleos de CPU físicos, cada um dos quais fornece dois threads. Para tornar mais fácil para os clientes comparar os provedores de serviços em nuvem, a Oracle apresenta os preços de vCPU em nossas páginas da web, enquanto o faturamento é baseado no número de tempo de OCPU que eles consomem. A taxa de OCPU por hora cobrada aos clientes é o dobro do preço da vCPU nas páginas web, pois eles recebem duas vCPUs de poder de computação em vez de uma.

19 de março de 2021

Implementação de modelo para previsões em tempo real agora está disponível no Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Tzvi Keisar, Gerente de Produtos Sênior, Oracle

O Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science lançou um novo recurso chamado Model Deployment para habilitar o fornecimento de modelos de machine learning como endpoints HTTP e fornecer pontuação de dados em tempo real.

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