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Data Science Service

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science est une plateforme entièrement gérée destinée aux équipes de data scientists pour créer, former, déployer et gérer des modèles de machine learning (ML) à l'aide de Python et d'outils open source. Utiliser un environnement basé sur JupyterLab pour expérimenter et développer des modèles. Adapter la formation aux modèles avec des GPU NVIDIA et une formation distribuée. Mettez les modèles en production et maintenez-les en bonne santé grâce aux fonctionnalités des opérations de machine learning (MLOps), telles que les pipelines automatisés, les déploiements de modèles et la surveillance des modèles.

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Comment fonctionne OCI Data Science ?

OCI Data Science est un service géré complet conçu pour rationaliser le développement, le déploiement et l'opérationnalisation des modèles d'IA et de machine learning. Les fonctionnalités clés incluent des blocs-notes Jupyter pour l'expérimentation, des outils MLOps évolutifs pour le déploiement et la surveillance de modèles, ainsi que la prise en charge intégrée des grands modèles de langage (LLM) via Hugging Face et d'autres frameworks.

Grâce à des outils robustes pour la collaboration, la détection des anomalies et les prévisions, OCI Data Science permet aux équipes de fournir des informations exploitables de manière efficace et sécurisée.

Cas d'usage d'OCI Data Science

Soins de santé : Risque de réadmission des patients

Identifier les facteurs de risque et prédire le risque de réadmission des patients après leur sortie en créant un modèle prédictif. Utiliser les données, telles que les antécédents médicaux du patient, son état de santé, les facteurs environnementaux et les tendances médicales historiques, pour construire un modèle plus solide qui aide à fournir les meilleurs soins à un coût moindre.

Vente au détail : Prédire la valeur de la vie du client

Utiliser des techniques de régression sur les données pour prédire les dépenses futures des clients. Examinez les transactions passées et combinez les données historiques des clients avec des données sur les tendances, les niveaux de revenus, voire des facteurs tels que la météo, pour construire des modèles de ML qui déterminent s'il faut créer des campagnes marketing pour conserver les clients actuels ou en acquérir de nouveaux.

Manufacturing : maintenance prédictive

Créez des modèles de détection d'anomalies à partir de données de capteurs pour détecter les pannes d'équipement avant qu'elles ne deviennent un problème plus grave ou utilisez des modèles de prévision pour prévoir la fin de vie des pièces et des machines. Augmenter le temps de fonctionnement des véhicules et des machines grâce au machine learning et à la surveillance des paramètres d'exploitation.

Finance : détection de fraude

Prévenir la fraude et les délits financiers grâce à la science des données. Construire un modèle de machine learning capable d'identifier les événements anormaux en temps réel, notamment les montants frauduleux ou les types de transactions inhabituels.

Pourquoi OCI Data Science ?

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