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Questions fréquentes

Plateformes de science des données

La plateforme de science des données d’Oracle améliore la productivité avec des capacités inégalées. Concevoir et évaluer des modèles d’apprentissage automatique (AA) de qualité supérieure. Accroître 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’AA.

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Apprentissage automatique pour une entreprise intelligente et productive

L’apprentissage automatique change la façon dont les entreprises fonctionnent. Découvrez comment Oracle rend possible l’entreprise autonome dans ce livre électronique.

O’Reilly : L’apprentissage automatique migre vers le nuage

L’apprentissage automatique en nuage peut fournir des renseignements commerciaux qui créent des changements. Découvrez comment grâce à ce nouveau livre électronique d’O’Reilly.

Pourquoi une plateforme de science des données d’Oracle?

Créer et valider 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.

Lisez le livre électronique sur l’apprentissage automatique (PDF)
Productivité

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.

Lire le livre électronique de découverte de données (PDF)
Flexible

Fournir 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 utilisateurs 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.

Lire davantage au sujet de l’accélération de la science des données
Fiabilité

Plateforme Oracle Data Science

Accélérer 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 d’AgroScout

AgroScout et Oracle s’unissent pour combattre la faim dans le monde grâce à une technologie de nouvelle génération

 

Explorer Oracle Cloud Infrastructure
Industrie : HAUTE TECHNOLOGIE
Emplacement : ISRAËL
11 mars 2020

IA robuste dans les services financiers

Swetasudha Panda, membre principal du personnel technique, Oracle Labs

Les modèles d’apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés pour prendre des décisions critiques dans divers domaines réglementés, comme l’embauche ou les décisions de crédit ou de prêt. Cependant, à plusieurs occasions, de tels modèles ont été signalés comme étant discriminatoires à l’égard de divers groupes protégés reconnus par la loi.

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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 données et 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.

  • 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 choix pour permettre la transformation et la visualisation des données et la construction de modèles. Cela comprend notamment pandas, Dask et NumPy pour la transformation, Seaborn, Plotly et MatPplolib pour la visualisation, et TensorFlow, Keras et PyTorch pour la construction de modèles.

  • Choix de déploiement

    Déployer 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 de modèle

    L’explication du modèle permet aux experts et aux non-experts de comprendre ce qui a fait en sorte qu’un modèle fournit un résultat particulier. Avec l’explication du modèle, il est facile de comprendre l’importance des caractéristiques et comment générer plus ou moins de résultats.

  • Accédez à vos données avec souplesse et facilité

    Utilisez Python pour accéder à des données dans de nombreux formats différents (y compris CSV, Excel, JSON et plus), dans de nombreuses sources différentes (y compris le stockage d’objets, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL, et plus encore) et dans de nombreux emplacements différents (sur place, Oracle Cloud et autres nuages).

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