Services de machine learning

Accédez à une gamme complète d'innovations de machine learning (ML) et d'IA générative, notamment des bases de données vectorielles, entièrement intégrées aux plates-formes de données d'Oracle. Utilisez les outils et les algorithmes intégrés à la base de données pour créer, gérer et déployer des modèles de machine learning et obtenir des réponses contextuelles plus précises et pertinentes fournies par l'IA générative en combinant de grands modèles de langage (LLM) avec vos données propriétaires.

Accélérez votre parcours d'IA avec les experts d'Oracle

Faites passer vos initiatives d'IA au niveau supérieur avec l'atelier « Découvrir l'IA » d'Oracle. Dans cet atelier, vous aurez la possibilité d'interagir directement avec des experts Oracle AI, d'explorer les bonnes pratiques en matière d'IA et d'obtenir les informations dont vous avez besoin pour accélérer l'innovation en matière d'IA dans votre entreprise.

11 cas d'utilisation de l'IA à mettre en œuvre dès aujourd'hui

Découvrez 11 applications pratiques à fort impact de l'IA, en particulier les agents d'IA, notamment dans les secteurs de la santé, du retail et de la finance pour trouver de nouvelles idées pour votre entreprise.

Lancez l'adoption de la GenAI avec des informations IDC

Le machine learning alimente la GenAI, mais sa mise à l'échelle nécessite les bonnes bases. IDC partage les meilleures pratiques pour une adoption et une mise en œuvre réussies.

Essayer un atelier sur le machine learning

Explorez les ordinateurs portables et concevez ou testez des algorithmes de machine learning. Essayez le machine learning automatisé (AutoML) et constatez les résultats de la data science.

Fonctionnalités d'IA et de machine learning

Bases de données vectorielles conçues pour l'IA

Tirez parti des avantages de l'IA pour vos données. La recherche vectorielle IA intégrée dans Oracle AI Database et Vector Store dans HeatWave IA générative ajoute des fonctionnalités permettant d'interroger plus facilement et plus rapidement les données commerciales et sémantiques, avec des résultats plus précis.

Bibliothèques et frameworks open source

Utilisez les structures et bibliothèques open source de Python et R pour l'exploration, la transformation et la visualisation des données. Celles-ci incluent notamment pandas, Dask, NumPy, Plotly, Matplotlib, TensorFlow, Keras et PyTorch.

Algorithmes optimisés dans la base de données

La base de données Oracle AI comprend plus de 30 algorithmes haute performance offrant des fonctionnalités ML courantes. HeatWave AutoML prend en charge des algorithmes pour la détection d'anomalies, la prévision, la classification, la régression et les tâches de système de recommandation.

Accès et déploiement faciles

Accédez à des données dans plusieurs formats (notamment CSV, Excel et JSON) provenant de plusieurs sources (notamment le stockage d'objets, Oracle AI Database, HeatWave MySQL, MongoDB, PostgreSQL et Hadoop) situées à plusieurs endroits. Déployez rapidement des modèles via l'API REST ou directement dans la base de données pour l'accès par les applications et les analystes métier.

Interrogez les données en langage naturel

Interagissez avec votre base de données SQL à l'aide d'invites en langage naturel pour aider les utilisateurs SQL experts et non experts à interroger la base de données. Autonomous AI Database Select AI permet aux utilisateurs d'avoir une conversation réaliste et naturelle avec un large éventail de grands modèles de langage (LLM).

Prise en charge de plusieurs langages de script

Les data scientists peuvent développer des applications à l'aide des langages de programmation les plus populaires, notamment Python, R et SQL. Les entreprises obtiennent des résultats meilleurs et plus rapides lorsque les data scientists ont la possibilité d’utiliser les langages les mieux adaptés à des tâches particulières.

Machine learning et IA générative pour les clients des plateformes de données

Découvrez d'autres témoignages clients sur l'IA et le machine learning

Services de machine learning et d'IA générative d'Oracle

En proposant une IA générative intégrée dans ses applications Fusion SaaS, Oracle se connecte directement à la valeur commerciale du client.
Dave Vellante, Analyste en chef de theCUBE Research

Cas d'utilisation du machine learning et de l'IA générative pour les plateformes de données

Voir toutes les architectures de référence

Prosperdtx améliore les résultats de ses patients grâce à OCI Data Science

Découvrez comment Prosperdtx a déployé une architecture capable de gérer en toute sécurité de grandes quantités de données source afin de créer des modèles prédictifs avec Oracle Cloud Infrastructure Data Science.


Diagramme de l'architecture Prosperdtx, description ci-dessous
Les données des dossiers médicaux électroniques, des appareils et des utilisateurs finaux sont collectées pour créer des modèles prédictifs à utiliser dans les applications de santé. Les données transmises à partir de dispositifs wearables et d'enregistrements d'imagerie sont collectées dans OCI Object Storage. Les données structurées sont chargées et stockées en toute sécurité dans Oracle Autonomous AI Database. Oracle APEX aide les développeurs à créer des applications rapidement. OCI Data Science est utilisé pour créer des modèles prédictifs capables de consommer de grandes quantités de données sur les patients. Les développeurs d'applications utilisent les modèles prédictifs terminés et les ajoutent aux applications.

Configurez un environnement de data science grâce au machine learning intégré dans les bases de données

Grâce au Machine Learning dans Oracle AI Database, les data scientists peuvent gagner du temps en transférant les données vers des systèmes externes pour l'analyse et la création de modèles, la notation et le déploiement.


Diagramme de l'architecture de machine learning, description ci-dessous
Les données sont générées à partir d'un centre de données client et envoyées à la base de données Oracle Autonomous AI Database pour y être stockées. Oracle Autonomous AI Database intègre le Machine Learning in Oracle AI Database, ce qui signifie que les scientifiques des données peuvent créer rapidement des modèles en simplifiant et en automatisant les éléments clés du cycle de vie du machine learning. Les modèles terminés sont envoyés à Oracle Analytics Cloud ou à Oracle APEX. Les analystes d'entreprise incorporent des modèles terminés dans des projets d'analyse, tandis que les développeurs d'applications les intègrent dans des applications.

Fournissez facilement des recommandations basées sur le ML avec HeatWave AutoML

Recommandations basées sur le machine learning avec HeatWave AutoML

L'exemple d'application MovieHub démontre la manière dont le système de recommandation MySQL AutoML génère des recommandations personnalisées reposant sur le machine learning. Suivez nos instructions pas à pas pour créer l'application MovieHub à l'aide d'Oracle APEX. Aucun codage n'est requis.

Génération d'analyses

Vous pouvez associer la puissance de l'IA générative à d'autres fonctionnalités HeatWave intégrées, telles que l'apprentissage automatique, afin de réduire les coûts et d'obtenir des résultats plus précis plus rapidement. Dans cet exemple, une entreprise de fabrication suit cette démarche pour la maintenance prédictive. Les ingénieurs peuvent utiliser Oracle HeatWave AutoML pour générer automatiquement un rapport sur les journaux de production anormaux et HeatWave GenAI permet de déterminer rapidement la cause première du problème en permettant aux ingénieurs de poser simplement une question en langage naturel, au lieu d'analyser manuellement les journaux.


Diagramme de génération d'analyse, description ci-dessous :

Un utilisateur demande via HeatWave Chat : « Quel est le principal problème dans cette collection de journaux ? Fournissez un résumé en deux phrases. » Tout d'abord, HeatWave AutoML produit une liste filtrée de journaux anormaux en fonction de tous les journaux de production qu'il ingère en permanence. Ensuite, le magasin de vecteurs HeatWave fournit un contexte supplémentaire au LLM en fonction de la base de connaissances des journaux. Le LLM traite cette invite augmentée, produit un rapport et fournit à l'utilisateur une réponse détaillée expliquant le problème en langage naturel.

IA générative avec Autonomous AI Database

En apprenant des modèles de requête SQL efficaces à partir de données d'entraînement organisées, les LLM peuvent produire des requêtes plus efficaces, et ainsi être plus performants.

Lancez-vous avec les services de machine learning

Découvrez comment exploiter l'IA aujourd'hui

Entrez dans une nouvelle ère de productivité avec des solutions d'IA générative pour votre entreprise. Découvrez comment Oracle aide les clients à tirer parti de l'IA intégrée dans l'ensemble de la pile technologique.

  • Que pouvez-vous réaliser avec Oracle AI ?

    • Affiner des LLM dans OCI
    • Automatiser le traitement des factures
    • Créer un chatbot avec de la RAG
    • Résumer du contenu web avec l'IA générative
    • et bien plus encore !

Apprenez grâce à un atelier pratique sur l'IA

La meilleure façon d'apprendre quelque chose est encore de l'essayer par vous-même. Utilisez nos tutoriels et nos ateliers pratiques avec votre propre location Oracle Cloud sans aucun coût supplémentaire pour de nombreux services.

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Certification sur l'IA

Passer l'examen de certification OCI AI Foundations

Bénéficiez d'une formation sur l'IA, le machine learning, le deep learning et l'IA générative et obtenez une certification gratuite d'OCI AI.

  • À la fin de ce cours, vous serez capable de :

    • Comprendre et décrire les concepts et les workloads liés à l'IA
    • Expliquer les concepts clés et la terminologie du machine learning
    • Expliquer les concepts clés et la terminologie du deep learning
    • Identifier les types courants de machines learning
    • Comprendre les fondamentaux de l'IA générative
    • Comprendre les concepts de grand modèle de langage
    • Expliquer la technique et le réglage fin des grands modèles de langage
    • Décrire l'infrastructure d'Oracle AI
    • Décrire les services d'Oracle AI

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  • Il peut répondre à des questions telles que :

    • Comment démarrer avec l'IA et le machine learning ?
    • Que puis-je faire pour mon entreprise avec l'IA générative ?
    • Quels sont les services adaptés à mes besoins ?