HeatWave AutoML

O Oracle HeatWave AutoML fornece machine learning (ML) integrado, automatizado e seguro, ajudando você a criar, treinar e explicar modelos de ML sem experiência em ML, movimentação de dados ou custo adicional. Disponível na Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.

Assista ao replay da palestra do Oracle CloudWorld por Edward Screven, arquiteto-chefe corporativo: “Crie aplicações de IA generativa – integradas e automatizadas com o HeatWave GenAI”.

Por que usar o HeatWave AutoML?

  • Crie aplicações mais rapidamente com ML integrado

    Elimine movimentações de dados complexas e demoradas para um serviço de ML separado com ML integrado. Aplique facilmente treinamento, inferência e explicação de ML aos dados armazenados no MySQL Database ou no armazenamento de objetos.

  • Democratize o machine learning

    Automatize o ciclo de vida de ML, incluindo seleção de algoritmos, amostragem inteligente de dados para treinamento de modelos, seleção de recursos e otimização de hiperparâmetros. Não é necessário conhecimento em ML.

  • Suporte à segurança de dados

    Mantenha seus dados em um único sistema de gerenciamento de dados com uma única configuração de segurança e controles de acesso centralizados. Todas as comunicações são autenticadas e criptografadas.

  • Obtenha resultados mais precisos por um custo menor

    Treine modelos de ML mais rapidamente, permitindo treinar modelos com mais frequência e obter resultados mais precisos.

Principais recursos do HeatWave AutoML

Recursos abrangentes de ML

O HeatWave AutoML suporta detecção de anomalias, previsão, classificação, regressão e tarefas de sistema de recomendação, inclusive em colunas de texto.

Sistema de recomendação integrado

Ao considerar o feedback implícito (como compras anteriores e comportamento de navegação) e o feedback explícito (como classificações e curtidas), o sistema de recomendação do HeatWave AutoML pode ajudar, por exemplo, a gerar sugestões personalizadas de próxima compra.

Modelos de ML explicáveis

Todos os modelos treinados pelo HeatWave AutoML são explicáveis. O HeatWave AutoML fornece previsões com uma explicação dos resultados, oferecendo a você suporte com confiança, equidade e conformidade regulatória.

Detecção de desvio de dados

A detecção de desvio de dados ajuda os analistas a determinar quando treinar novamente os modelos, detectando as diferenças entre os dados usados para treinamento e os novos dados de entrada.

Console interativo

O console interativo permite que os analistas de negócios criem, treinem, executem e expliquem modelos de ML usando uma interface visual; não é necessário saber os comandos de SQL ou codificação. Eles também podem explorar facilmente cenários hipotéticos para avaliar suposições de negócios.

Integrado a ferramentas populares

O HeatWave AutoML é integrado a notebooks, populares como Jupyter e Apache Zeppelin.

Casos de sucesso de clientes do HeatWave AutoML

Casos de uso do HeatWave AutoML

Analistas de negócios e desenvolvedores sem experiência em ML podem usar o HeatWave AutoML para ajudar a prever a rotatividade de clientes. O ciclo de vida de ML é automatizado e os dados não saem do banco de dados, ajudando a reduzir os riscos de segurança. Uma vez construído, o modelo pode prever a probabilidade de rotatividade de clientes.


Diagrama de previsão de rotatividade de clientes, descrição abaixo:

O usuário afirma que seu caso de uso é “Preciso da capacidade de prever a rotatividade de clientes”. O usuário pode facilmente aproveitar a automação do HeatWave AutoML para criar um modelo de machine learning de classificação, o que é apropriado neste caso. Uma vez feito, o usuário pode usar o modelo de ML, por exemplo, perguntando: "Qual é a probabilidade desse cliente cancelar?" e obtendo a resposta "A probabilidade de esse cliente cancelar é de 72%.”



Analistas de negócios e desenvolvedores sem experiência em ML podem usar o HeatWave AutoML para ajudar a prever a rotatividade de clientes. O ciclo de vida de ML é automatizado e os dados não saem do banco de dados, ajudando a reduzir os riscos de segurança. Uma vez construído, o modelo pode prever a probabilidade de fraude associada às transações.


Diagrama de detecção de transações fraudulentas, descrição abaixo:

O usuário afirma que seu caso de uso é “Preciso detectar transações potencialmente fraudulentas”. O usuário pode facilmente aproveitar a automação do HeatWave AutoML para criar um modelo de machine learning de detecção de anomalia, o que é apropriado neste caso. Feito isso, o usuário pode usar o modelo de ML, por exemplo, perguntando: “Quais dessas transações provavelmente serão fraudulentas?“, recebendo a resposta “Estas são as transações identificadas como potencialmente fraudulentas com probabilidades associadas.”



Os desenvolvedores podem criar aplicações aproveitando o poder combinado do machine learning integrado, da IA generativa e do armazenamento de vetores para fornecer recomendações personalizadas. Neste exemplo, a aplicação usa o sistema de recomendação HeatWave AutoML para recomendar restaurantes com base nas preferências do usuário ou no que ele pediu anteriormente. Com o HeatWave Vector Store, a aplicação também pode ajudar a pesquisar os cardápios dos restaurantes em formato PDF para sugerir pratos específicos, proporcionando maior valor aos clientes.


RAG aprimorado com diagrama ML, descrição abaixo:

Um usuário pergunta via HeatWave Chat “Quais pratos veganos você sugere para mim hoje?”. Primeiro, o sistema de recomendação HeatWave AutoML sugere uma lista de restaurantes com base no que o usuário já pediu anteriormente. Em seguida, o HeatWave Vector Store fornece um prompt aumentado para o LLM com base nos menus dos restaurantes que ele abriga. O LLM pode então gerar uma recomendação personalizada de pratos em linguagem natural.



Veja o que os maiores analistas do setor dizem sobre o HeatWave Lakehouse

  • Logotipo da Constellation Research

    “O HeatWave sabe como fazer o melhor uso do machine learning Ao trazer ML para os dados com o HeatWave AutoML de maneira automatizada e econômica, o HeatWave acelera a adoção de ML.”

    Holger Mueller
    Vice-Presidente e Analista Principal, Constellation Research
  • Logotipo do Futurum Group

    “O HeatWave AutoML no banco de dados faz com que o Redshift ML se pareça com uma tecnologia desatualizada em termos de engenharia, desempenho e custo.”

    Ron Westfall
    Analista Sênior e Diretor de Pesquisa, The Futurum Group
  • Logotipo da Moor Insights & Strategy

    “Acredito que a automação integrada ao HeatWave AutoML tornará tangivelmente mais fácil para os clientes usarem, estendendo o ML além do domínio dos cientistas de dados.”

    Matt Kimball
    Vice-Presidente e Analista Principal, Moor Insights & Strategy
  • Logotipo do Enterprise Strategy Group

    “Com o HeatWave AutoML, o machine learning é democratizado, rápido, usa dados atualizados e custa menos do que outros serviços de banco de dados em nuvem.”

    Mike Leone
    Diretor de Prática, Análise Avançada de Dados e IA, Enterprise Strategy Group

Saiba mais sobre outras soluções do HeatWave para suas diferentes cargas de trabalho

Conceitos básicos do HeatWave AutoML

Documentação

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Aprenda com a orientação passo a passo

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Conceitos básicos do HeatWave AutoML

Você aprenderá a criar um modelo de ML preditivo usando o HeatWave AutoML.

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Crie uma aplicação de recomendação de filmes com o HeatWave AutoML

Você criará o MovieHub, uma aplicação de streaming de filmes fictícios que oferece recomendações de filme personalizadas usando o HeatWave AutoML.

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