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Questions fréquentes
Oracle Machine Learning
Oracle Machine Learning accélère la création de modèles de machine learning pour les data scientists en éliminant la nécessité de déplacer les données vers des systèmes de machine learning dédiés.
Découvrez Oracle Machine Learning
Oracle Machine Learning
Algorithmes dans la base de données
Les data scientists peuvent facilement créer et déployer des modèles de machine learning haute performance avec plus de 30 algorithmes évolutifs intégrés à Oracle Database.
Explorez les techniques de machine learning et les algorithmes de prise en charge (PDF)
Pas de mouvement de données
Les data scientists et les développeurs sont en mesure de traiter les données là où elles se trouvent pour simplifier la création et le déploiement de modèles, réduire le temps de développement des applications et garantir la sécurité des données.
Source unique de vérité
Les data scientists peuvent maximiser la rapidité et la pertinence des processus de machine learning en analysant les données commerciales actuelles dans la base de données.
Préparation des données automatique
Les data scientists peuvent accélérer le délai de compréhension en automatisant les transformations couramment requises pour les algorithmes de machine learning dans la base de données.
Déploiement rapide en entreprise
Les développeurs obtiennent une disponibilité immédiate du modèle de machine learning avec des options de déploiement SQL simples et faciles à l'aide des interfaces Representational State Transfer (REST).
Oracle Machine Learning Notebooks
Les data scientists et les développeurs utilisent une interface collaborative multi-utilisateurs interactive et conviviale basée sur la technologie d'ordinateur portable Apache Zeppelin, prenant en charge la disponibilité pour SQL et les interpréteurs PL/SQL pour Oracle Autonomous Database.
- Documentation Oracle Machine Learning Notebooks avec Autonomous Data Warehouse
- Documentation Oracle Machine Learning Notebooks avec Autonomous Transaction Processing
- Documentation Oracle Machine Learning Notebooks avec Autonomous JSON Database
Oracle Machine Learning for SQL
Les data scientists sont capables de simplifier la création de modèles de machine learning à l'aide de code SQL et PL/SQL familier pour la préparation des données, ainsi que la création, l'évaluation et le déploiement de modèles de machine learning dans Oracle Database.
Oracle Machine Learning for R
Les utilisateurs R bénéficient des performances et de l'évolutivité d'Oracle Database pour l'exploration des données, la préparation et le machine learning à partir d'une interface R bien intégrée, qui facilite le déploiement de fonctions R définies par l'utilisateur avec SQL sur Oracle Database.
Oracle Data Miner
Les data scientists et les analystes de données peuvent utiliser l'interface glisser-déposer du complément SQL Developer pour explorer les données et créer des méthodologies analytiques (workflows) qui peuvent être partagées et planifiées pour résoudre des problèmes liés aux données.
Oracle Machine Learning for Spark
Les data scientists peuvent utiliser tous les nœuds d'un cluster Big Data avec des algorithmes évolutifs basés sur Spark sur des données de Hive, Impala, HDFS via une API R pour une création de modèle et un scoring des données plus rapides.
Calcul informatique haute performance
Les data scientists peuvent éviter les problèmes de performances lors de la préparation des données, de la création de modèles et du scoring de données en utilisant le parallélisme et l'évolutivité intégrés d'Oracle Database, avec des optimisations pour Oracle Exadata et d'autres environnements.
Base de données convergente
Les développeurs peuvent facilement déployer Oracle Machine Learning dans diverses applications en utilisant plusieurs types de données, comme les données spatiales et graphes, en tirant parti des capacités Oracle Database convergées.
Scoring dans la base de données
Les data scientists et les développeurs peuvent rapidement noter d'importants volumes de données à l'aide de la technologie « smart-scan » Exadata pour obtenir des résultats plus rapides.
Sécurité
Les data scientists et les développeurs utilisant Oracle Machine Learning sont protégés avec la sécurité intégrée Oracle Database, le chiffrement et l'accès basé sur les rôles des données utilisateur et des modèles dans la base de données Oracle Machine Learning.
Témoignages clients Oracle Machine Learning
Des clients du monde entier tirent parti des capacités de machine learning en base de données d'Oracle pour résoudre des problèmes complexes et importants liés aux données.
UK NHS économise 1,6 milliard de livres sterling et offre de meilleurs soins personnalisés avec Oracle Machine Learning.
Cas d'utilisation Oracle Machine Learning
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Prédire le comportement
Prédisez le comportement d'achat des clients, l'attrition et les défauts de crédit en fonction d'une vue à 360 degrés des clients pour augmenter les bénéfices et la satisfaction des clients.
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Détection d'anomalies et de fraudes
Identifiez les fraudes dans les transactions financières, les réclamations et les rapports de dépenses en temps réel pour réduire les risques et les pertes.
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Découvrez de nouveaux segments
Trouvez des opportunités cachées pour développer votre activité avec de nouveaux marchés, des segments de clientèle et des profils d'utilisateurs inconnus auparavant.
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Analyse du panier de marché et recommandations
Traitez de gros volumes de transactions pour identifier de nouvelles offres et des opportunités de vente incitative pour un marketing ciblé.
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Analytiques cognitives
Améliorez l'expérience client grâce à l'identification des sujets, des sentiments et des similitudes dans un texte non structuré.
Série Le rôle de l'administrateur de données évolue : De professionnel des données Oracle à data scientist Oracle en 6 semaines !
Charlie Berger, directeur principal, machine learning, IA et analytiques cognitives, OracleLisez le dernier article d'une série d'articles de blog expliquant en détail les 6 étapes d'un cycle de vie de machine learning. Idéal pour les non-data scientists qui souhaitent comprendre les meilleures pratiques et se lancer avec Oracle Machine Learning.
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