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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.
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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.
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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.
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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Améliorez l'expérience client grâce à l'identification des sujets, des sentiments et des similitudes dans un texte non structuré.
Lisez 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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