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Questions fréquentes

Plateformes de science des données

Une plateforme de science des données d’Oracle qui améliore la productivité avec des capacités inégalées. Créez et évaluez des modèles d’apprentissage automatique de qualité supérieure. Augmentez la souplesse commerciale en mettant rapidement à profit les données fiables de l’entreprise et en soutenant les objectifs commerciaux axés sur les données grâce à un déploiement plus facile des modèles d’apprentissage automatique.

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Démarrer avec l’apprentissage automatique dans le nuage

Utilisez des plateformes en nuage pour découvrir de nouvelles perspectives d’affaires.

Le cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique

La construction d’un modèle d’apprentissage automatique est un processus itératif. Dans ce livre électronique, nous décomposons le processus et décrivons comment les modèles d’apprentissage automatique sont créés.

Suivre un atelier sur l’apprentissage automatique

Explorez les blocs-notes et construisez ou testez des algorithmes d’apprentissage automatique. Essayez AutoML et consultez les résultats de la science des données.

Pourquoi une plateforme de science des données d’Oracle?

Créez et validez des modèles de haute qualité plus rapidement

Construisez des modèles de haute qualité plus rapidement et plus facilement. Les capacités d’apprentissage automatique examinent rapidement les données et recommandent les fonctions de données optimales et les meilleurs algorithmes. De plus, l’apprentissage automatique affine le modèle et vient expliquer ses résultats.

Obtenez de meilleurs résultats en travaillant avec toutes les données

Les scientifiques de données doivent accéder à des données dans différents formats provenant de différentes sources de données, que ce soit sur place ou dans le nuage. Utilisez des outils d’intégration et de préparation de données « glisser-déposer » pour déplacer les données dans un lac de données ou un entrepôt de données, ce qui simplifie l’accès pour les scientifiques de données.

Fournissez une intelligence artificielle de confiance

L’IA est plus fiable lorsque plusieurs collaborateurs collaborent efficacement et les outils d’apprentissage automatique fournissent des explications et une évaluation des modèles. Les outils de sécurité et les interfaces utilisateur d’Oracle permettent à plusieurs rôles de participer à des projets et de partager des modèles. L’explication indifférente du modèle aide les scientifiques de données, les analystes opérationnels et les cadres à avoir confiance à l’égard des résultats.

Plateforme Oracle Data Science

Accélérez le développement du modèle d’apprentissage automatique

Permet aux scientifiques de données de concevoir, de former et de gérer des modèles d’apprentissage automatique sur Oracle Cloud à l’aide d’un écosystème Python à code source ouvert amélioré par Oracle pour l’apprentissage automatique (AutoML), ainsi que l’évaluation et l’explication des modèles.


Apprentissage automatique pour tous

Créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique dans Oracle Autonomous Database à l’aide d’algorithmes de base de données extensibles et optimisés.


Construisez des modèles d’apprentissage automatique sans les dépenses

Soyez prêt à fonctionner rapidement avec des environnements utilisant un processeur graphique, préconfigurés avec des interfaces IDE populaires, des blocs-notes et des cadres d’apprentissage automatique. Déploiement facile à partir d’Oracle Cloud Marketplace sur votre choix de forme de calcul.


Complétez votre environnement avec des services de données de bout en bout

Une plateforme de science de données est plus qu’un bon ensemble d’outils pour construire des modèles d’apprentissage automatique. La plateforme de science de données d’Oracle comprend un ensemble complet de capacités pour prendre en charge de bout en bout un pipeline de science de données.

Modules

logo de l’Université de Victoria

L’Université de Victoria accélère la recherche avec Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Les chercheurs de l’Université de Victoria se sont tournés vers Oracle Cloud pour tenter de prévoir les incidents de violence domestique rapportés sur les médias sociaux.

Explorer Oracle Cloud Infrastructure
Industrie : HAUTE TECHNOLOGIE
16 novembre 2020

Déploiement d’un modèle d’apprentissage automatique avec Oracle Functions

JR Gauthier, scientifique principal senior, Données des produits, Oracle

Pour obtenir des résultats en science des données plus rapides, créez et formez des modèles d’apprentissage automatique dans Oracle Cloud Infrastructure Data Science, puis déployez-les dans Oracle Functions.

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Caractéristiques de la plateforme de science des données

  • AutoML

    L’apprentissage automatique (AutoML) aide tous les scientifiques de données en automatisant la sélection des algorithmes, la sélection des fonctions et la mise au point des modèles. Cela permet d’obtenir des résultats plus rapides, plus précis et plus fiables, et moins de temps de calcul. AutoML permet également aux non-experts de tirer parti de puissants algorithmes d’apprentissage automatique pour construire des modèles de meilleure qualité.

  • Algorithmes optimisés dans la base de données

    Oracle Database comprend plus de 30 algorithmes à haute performance entièrement extensibles couvrant les techniques d’apprentissage automatique les plus utilisées, comme la détection d’anomalies, la régression, la classification, la mise en grappe et plus encore. Les données déjà comprises dans Oracle Database n’ont pas besoin d’être déplacées, ce qui réduit la charge de travail de gestion des données pour les scientifiques de données et leur permet de se concentrer sur la création de modèles de production.

  • Bibliothèques et cadres à code source libre

    Utiliser et importer des bibliothèques à code source ouvert et des cadres de Python et R pour permettre l’exploration, la transformation et la visualisation des données, ainsi que l’apprentissage automatique. Cela comprend notamment pandas, Dask, NumPy, dplyr pour la transformation, Seaborn, Plotly, Matplotlib et ggplot2 pour la visualisation, et TensorFlow, Keras et PyTorch pour la création de modèles.

  • Choix de déploiement

    Déployez rapidement des modèles pour l’accès par les applications et les analystes opérationnels. Les modèles peuvent être déployés avec une API REST dans une architecture infonuagique évolutive sans serveur comme Oracle Functions ou directement dans la base de données.

  • Explication du modèle

    L’explication du modèle permet aux experts et aux non-experts de comprendre le comportement global d’un modèle ainsi que les prédictions individuelles du modèle. Grâce à l’explication du modèle et aux détails des prédictions, il est facile de comprendre l’importance des caractéristiques et ce qui influence le plus les prédictions.

  • Accéder à vos données avec souplesse et facilité

    Accédez aux données de nombreux formats (y compris CSV, Excel, JSON), de nombreuses sources différentes (y compris le stockage d’objets, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL et Hadoop) et dans de nombreux emplacements différents (sur place, Oracle Cloud et autres nuages).

  • Prise en charge de plusieurs langages de scripts

    Les scientifiques de données peuvent élaborer des solutions de science des données et d’apprentissage automatique en utilisant les langages les plus populaires, notamment Python, R et SQL. Les organisations obtiennent de meilleurs résultats, et ce, plus rapidement, lorsque les scientifiques de données ont la possibilité d’utiliser les langages les mieux adaptés à des tâches particulières.

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