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Perguntas Frequentes
Oracle Machine Learning
O Oracle Machine Learning acelera a criação e a implantação de modelos de machine learning para cientistas de dados, eliminando a necessidade de mover dados para sistemas de machine learning dedicados.
Experimente o Oracle Machine Learning
Oracle Machine Learning
Algoritmos no banco de dados
Os cientistas de dados podem construir e implementar facilmente modelos de machine learning de alto desempenho com mais de 30 algoritmos escaláveis integrados no Oracle Database.
Explore técnicas de machine learning e algoritmos de suporte (PDF)
Sem movimentação de dados
Os cientistas e desenvolvedores de dados são capazes de processar os dados onde eles residem para ajudar a simplificar a construção e implementação do modelo, reduzindo o tempo de desenvolvimento de aplicativos e ajudando a garantir a segurança dos dados.
Única fonte de verdade
Os cientistas de dados podem maximizar a oportunidade e a relevância dos processos de machine learning, analisando os dados de negócios atuais dentro do banco de dados.
Preparação automática de dados
Os cientistas de dados são capazes de acelerar o tempo de percepção, automatizando as transformações comumente necessárias para algoritmos de machine learning no banco de dados.
Implementação empresarial rápida
Os desenvolvedores obtêm disponibilidade imediata do modelo de machine learning com SQL simples e opções fáceis de implementação usando interfaces Representational State Transfer (REST).
Oracle Machine Learning Notebooks
Cientistas de dados e desenvolvedores usam uma interface colaborativa multiusuário interativa e fácil de usar baseada na tecnologia de notebook Apache Zeppelin, com disponibilidade de suporte para SQL e intérpretes PL/SQL para o Oracle Autonomous Database.
- Oracle Machine Learning Notebooks com documentação do Autonomous Data Warehouse
- Oracle Machine Learning Notebooks com documentação do Autonomous Transaction Processing
- Oracle Machine Learning Notebooks com documentação do Autonomous JSON Database
Oracle Machine Learning for SQL
Os cientistas de dados podem simplificar a criação de modelos de machine learning usando SQL familiar e PL/SQL para preparação de dados e construção, avaliação e implementação de modelo de machine learning dentro do Oracle Database.
Oracle Machine Learning for R
Os usuários R ganham o desempenho e escalabilidade do Oracle Database para exploração de dados, preparação e machine learning de uma interface R bem integrada que ajuda na implementação fácil de funções R definidas pelo usuário com SQL no Oracle Database.
Oracle Data Miner
Cientistas e analistas de dados podem usar a interface adicional de arrastar e soltar do SQL Developer para explorar dados e construir metodologias analíticas (fluxos de trabalho) que podem ser compartilhados e programados para resolver problemas baseados em dados.
Oracle Machine Learning for Spark
Os cientistas de dados são capazes de usar todos os nós de um cluster big data com algoritmos escaláveis baseados em Spark em dados de Hive, Impala, HDFS por meio de uma API R para construção de modelo e pontuação de dados mais rápidas.
Computação de alto desempenho
Os cientistas de dados podem evitar problemas de desempenho durante a preparação de dados, construção de modelo e pontuação de dados usando o paralelismo integrado e a escalabilidade do Oracle Database, com otimizações para Oracle Exadata e outros ambientes.
Banco de dados convergente
Os desenvolvedores podem implementar facilmente o Oracle Machine Learning em diversos aplicativos usando vários tipos de dados, como dados espaciais e gráficos, aproveitando os recursos convergentes do Oracle Database.
Pontuação no banco de dados
Cientistas de dados e desenvolvedores podem pontuar rapidamente grandes volumes de dados usando a tecnologia Exadata "smart-scan" para fornecer resultados mais rápidos.
Segurança
Os cientistas e desenvolvedores de dados que usam o Oracle Machine Learning são protegidos com segurança integrada do Oracle Database, criptografia e acesso baseado em funções aos dados do usuário e modelos no banco de dados do Oracle Machine Learning.
Casos de sucesso de clientes do Oracle Machine Learning
Clientes em todo o mundo aproveitam as vantagens dos recursos de machine learning no banco de dados da Oracle para resolver problemas complexos e importantes baseados em dados.
O Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido (UK NHS) economiza £ 1,6 bilhão e oferece melhor atendimento personalizado com o Oracle Machine Learning.
Casos de uso do Oracle Machine Learning
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Comportamento de previsão
Preveja o comportamento de compra do cliente, atritos e inadimplências de empréstimos com base em uma visão de 360 graus dos clientes para aumentar os lucros e a satisfação do cliente.
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Detecção de anomalias e fraudes
Identifique fraudes em transações financeiras, reclamações e relatórios de despesas em tempo real para reduzir riscos e perdas.
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Descubra novos segmentos
Encontre oportunidades ocultas para expandir os negócios com novos mercados, segmentos de clientes e perfis de usuários até então desconhecidos.
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Análise e recomendações de cesta de compras
Processe grandes volumes de transações para identificar novas ofertas e oportunidades de upsell para marketing direcionado.
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Análise Avançada Cognitiva
Aprimore as experiências do cliente com o tópico, sentimento e identificação de similaridade em texto não estruturado.
O Papel da série DBA está Mudando: De profissional de dados da Oracle a cientista de dados da Oracle em 6 semanas!
Charlie Berger, Diretor Sênior, Machine Learning, IA e Análise Avançada Cognitiva, OracleLeia a mais recente de uma série de postagens de blogs que explicam em detalhes as 6 etapas do ciclo de vida do machine learning. Ideal para cientistas que não trabalham com dados e desejam entender as melhores práticas e começar a usar o Oracle Machine Learning.
Leia a publicação completaRecursos
Primeiros passos com machine learning na nuvem
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