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Questions fréquentes

Plateforme de data science

La plateforme de data science d’Oracle 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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Le machine learning pour une entreprise intelligente et productive

Le machine learning change le mode de fonctionnement des entreprises. Découvrez comment Oracle permet l’entreprise autonome dans cet eBook.

O’Reilly : Le machine learning passe au Cloud

Le machine learning basé sur le Cloud peut fournir des informations commerciales qui créent le changement. Découvrez comment avec ce nouvel eBook O’Reilly.

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.

Afficher le eBook sur le machine learning (PDF)
productif

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.

Lire l’eBook sur la découverte des données (PDF)
flexible

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.

En savoir plus sur la data science accélérée
fiable

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 AgroScout

AgroScout et Oracle : combattre la faim avec la technologie de nouvelle génération

 

Découvrir Oracle Cloud Infrastructure
Secteur d’activité : HAUTE TECHNOLOGIE
Emplacement : ISRAËL
11 mars 2020

Une IA robuste dans les services financiers

Swetasudha Panda, membre senior du personnel technique, Oracle Labs

Les modèles de machine learning sont de plus en plus utilisés pour prendre des décisions critiques dans divers domaines réglementés, tels que les décisions de recrutement ou de crédit/prêt. Cependant, à plusieurs reprises, de tels modèles ont été signalés comme faisant preuve d’un comportement discriminatoire à l’égard de divers groupes protégés légalement reconnus.

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Fonctionnalités de la plateforme de data science

  • AutoML

    Le machine learning automatisé (AutoML) aide tous les data scientists en automatisant la sélection d’algorithmes, la sélection des données et des fonctionnalités et le réglage des modèles. Cela permet d’obtenir des résultats plus rapides, plus précis et plus fiables, et de réduire le temps de calcul.

  • 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 votre choix pour permettre la transformation, la visualisation et la création de modèles de données. Il s’agit notamment, mais pas exclusivement, des éléments suivants : Pandas, Dask et NumPy pour la transformation, Seaborn, Plotly et Matplotlib 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 ce qui a amené un modèle à donner un résultat particulier. Grâce à l’explication du modèle, il est facile de comprendre l’importance des caractéristiques et la manière de générer plus ou moins de résultats.

  • Accédez à toutes les données avec souplesse et facilité

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

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