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Questions fréquentes

Plateforme de data science

Une plateforme de data science qui améliore la productivité grâce à des capacités inégalées. Créez et évaluez des modèles de machine learning (ML) de meilleure qualité. Augmentez la flexibilité des entreprises en mettant rapidement en œuvre des données fiables et soutenez des objectifs commerciaux basés sur les données grâce à un déploiement plus facile des modèles de ML.

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Oracle Live : L’avenir du Data Lakehouse

Mercredi 20 octobre, 12h00 ET / 13h00 BRT / 18h00 CEST

Premiers pas avec le machine learning dans le Cloud

Utiliser des plateformes basées sur le Cloud pour découvrir de nouvelles perspectives commerciales.

Le cycle de vie des modèles de machine learning

La création d’un modèle de machine learning est un processus itératif. Dans cet ebook, nous décomposons le processus et décrivons la façon dont les modèles de machine learning sont construits.

Essayer un atelier de machine learning

Explorez les ordinateurs portables et construisez ou testez des algorithmes de machine learning. Essayez AutoML et constatez les résultats de la data science.

Qu’est-ce que la data science ?

Pourquoi une plateforme de data science d’Oracle ?

Créez et validez plus rapidement des modèles de haute qualité

Créez des modèles de haute qualité plus rapidement et plus facilement. Les capacités de machine learning automatisé examinent rapidement les données et recommandent les caractéristiques optimales des données et les meilleurs algorithmes. De plus, le machine learning automatisé ajuste le modèle et explique les résultats du modèle.

Obtenez de meilleurs résultats en travaillant avec toutes les données

Les data scientists doivent accéder aux données dans différents formats à partir de différentes sources de données, que ce soit sur site ou dans le Cloud. Utilisez les outils d’intégration et de préparation des données par glisser-déposer pour déplacer les données dans un lac de données ou un data warehouse, ce qui simplifie l’accès pour les scientifiques.

Offrez une intelligence artificielle de confiance

L’IA est plus fiable lorsque plusieurs contributeurs collaborent efficacement et que les outils de machine learning fournissent des explications et une évaluation des modèles. Les outils de sécurité et les interfaces utilisateur d’Oracle permettent à de nombreux acteurs de participer à des projets et de partager des modèles. L’explication agnostique des modèles aide les scientifiques, les analystes commerciaux et les cadres à avoir confiance dans les résultats.

Plateforme Oracle Data Science

Accélérer le développement de modèles de machine learning

Permet aux data scientist de construire, former et gérer des modèles de machine learning sur Oracle Cloud en utilisant un écosystème Python open source amélioré par Oracle pour le machine learning automatisé (AutoML), l’évaluation et l’explication des modèles.


Le machine learning pour tous

Construisez et déployez des modèles de machine learning dans Oracle Autonomous Database en utilisant des algorithmes de base de données évolutifs et optimisés.


Créez des modèles de machine learning sans les frais

Soyez rapidement opérationnel grâce aux environnements basés sur le GPU, préconfigurés avec les IDE, les ordinateurs portables et les cadres de machine learning les plus répandus. Déploiement facile à partir d’Oracle Cloud Marketplace sur la forme de calcul de votre choix.


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

Une plateforme de data science est plus qu’un simple ensemble d’outils pour créer des modèles de machine learning. La plate-forme de data science d’Oracle comprend un ensemble complet de capacités pour soutenir un pipeline de data science de bout en bout.

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 réseaux sociaux.

Découvrir Oracle Cloud Infrastructure
Secteur d’activité : HAUTE TECHNOLOGIE
22 mars 2021

Déploiement de modèle pour les prédictions en temps réel dans Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Tzvi Keisar, chef de produit principal, Oracle

Nous sommes ravis d’annoncer la sortie du déploiement de modèles, qui permet aux modèles de machine learning d’être servis comme des points de terminaison HTTP, de recevoir des demandes et de renvoyer des réponses avec les prédictions du modèle en temps réel.

Fonctionnalités de la plateforme de data science

  • AutoML

    Le machine learning automatisé (AutoML) aide les data scientists en automatisant la sélection d’algorithmes, la sélection des fonctionnalités et le réglage des modèles. Cela permet d’obtenir des résultats plus rapides et plus précis qui prennent moins de temps de calcul. AutoML permet également aux non-experts de tirer parti de puissants algorithmes de machine learning pour construire des modèles de meilleure qualité.

  • Algorithmes optimisés dans la base de données

    Oracle Database comprend plus de 30 algorithmes hautes performances et entièrement évolutifs couvrant les techniques de machine learning couramment utilisées, telles que la détection d’anomalies, la régression, la classification, le clustering, etc. Les données déjà présentes dans Oracle Database n’ont pas besoin d’être déplacées, ce qui réduit la charge de travail de gestion des données pour les data scientists et leur permet de se concentrer sur la création de modèles de production.

  • Bibliothèques et frameworks open source

    Utilisez et importez des bibliothèques et des frameworks open source de Python et R pour permettre l’exploration, la transformation, la visualisation et le machine learning des données. Il s’agit notamment, mais pas exclusivement, des éléments suivants : 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 du déploiement

    Déployez rapidement des modèles d’accès pour les applications et les analystes métier. Les modèles peuvent être déployés avec une API REST dans une architecture Cloud sans serveur et évolutive en tant qu’Oracle Functions ou directement dans la base de données.

  • Explication du modèle

    L’explication des modèles 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 des modèles et aux détails des prédictions, il est facile de comprendre l’importance des caractéristiques et ce qui influence le plus les prédictions.

  • Accédez à toutes les données avec souplesse et facilité

    Accédez aux données dans de multiples formats (y compris CSV, Excel et JSON), de multiples sources (y compris le stockage d’objets, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL et Hadoop) et de multiples emplacements (sur site, Oracle Cloud et autres Clouds).

  • Prise en charge de plusieurs langages de script

    Les data scientists peuvent développer des solutions de data science et de machine learning en utilisant les langages 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.

Pour démarrer


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