Maschinelles Lernen in Oracle Database

Machine Learning in Oracle Database unterstützt mithilfe von SQL-, R-, Python-, REST-, AutoML- und No-Code-Schnittstellen die Datenexploration, -vorbereitung und Machine Learning-(ML-)Modellierung in großem Maßstab. Es enthält mehr als 30 leistungsstarke datenbankinterne Algorithmen, die Modelle für den sofortigen Einsatz in Anwendungen erstellen. Dadurch, dass die Daten in der Datenbank verbleiben, können Unternehmen ihre Gesamtarchitektur vereinfachen und die Datensynchronisierung und -sicherheit gewährleisten. Außerdem können Data Scientists und anderen Datenexperten Modelle schnell erstellen, indem Schlüsselelemente des Machine Learning-Lebenszyklus vereinfacht und automatisiert werden.

Oracle Machine Learning (1:47)
Ankündigung von Oracle Database 23ai: KI für Ihre Daten

Larry Ellison und Juan Loaiza diskutieren die GenAI-Strategie hinter Oracle Database 23ai.

Warum Sie sich für Machine Learning in Oracle Database entscheiden sollten

Machine Learning in Oracle Database – Kundenerfolge

Alle Kundenerfolge anzeigen
UK NHS nutzt Machine Learning in Oracle Database, um Einsparungen in Höhe von 1 Milliarde Pfund zu ermitteln und eine bessere personalisierte Pflege zu bieten
Certegy hilft Unternehmen, Verluste zu minimieren und Betrug mit Autonomous Database und Machine Learning in Oracle Database zu verhindern
Sensa Analytics verbessert die Zahlungsrückerstattungsfristen und reduziert die ausstehenden Forderungen um 39 %
Forth Smart nutzt Machine Learning in Oracle Database, um Kosten zu senken und die Wirksamkeit zielgerichteter Anzeigen zu verbessern
BBVA erzielt mit Machine Learning in Oracle Database bis zu 40 % bessere Klick- und Konvertierungsraten in Marketingkampagnen
NEOS nutzt Machine Learning in Oracle Database, um Vorhersagemodelle schneller und genauer auszuführen und den Kunden bessere Erkenntnisse und Beratung zu bieten
13. FEBRUAR 2024

Vereinfachen Sie Ihre Modellüberwachung und MLOps mit der OML Model Monitoring UI

Mark Hornick, Senior Director, Data Science and Machine Learning, Oracle

Oracle Machine Learning Model Monitoring UI ist eine einfach zu bedienende, No-Code-Benutzeroberfläche auf Oracle Autonomous Database. Mit ihr können Experten und Laien Einblicke in die Art und Weise erhalten, wie sich die Performance von ML-Modellen im Laufe der Zeit verändert und welche möglichen Ursachen diese Änderungen haben. Finden Sie heraus, warum die Modellüberwachung für Ihre gewünschten Geschäftsergebnisse unerlässlich ist und wie Sie mit wenigen Klicks loslegen können.

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Machine Learning in Oracle Database – Referenzarchitekturen

Alle Referenzarchitekturen anzeigen
  • Referenzarchitektur

    Mit Oracle Autonomous Data Warehouse verfügen Sie über alle notwendigen integrierten Tools zum Laden und Vorbereiten von Daten sowie zum Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von ML-Modellen. Außerdem haben Sie die Flexibilität, andere Tools zu kombinieren, um sie optimal an die Anforderungen Ihres Unternehmens anzupassen.

  • Referenzarchitektur

    Lernen Sie die Designprinzipien kennen, die mit der Erstellung einer Plattform für maschinelles Lernen und einem optimalen Implementierungspfad verbunden sind. Dieses Muster können Sie verwenden, um Plattformen für maschinelles Lernen zu erstellen, die den Anforderungen Ihrer Data-Scientist-Benutzer entsprechen.

  • Referenzarchitektur

    Holen Sie sich das Framework, um Daten von Unternehmensanwendungen mit Rohdaten aus anderen Quellen anzureichern, und nutzen Sie dann ML-Modelle, um Intelligenz und prädiktive Erkenntnisse in Geschäftsprozesse einzubringen.

  • Referenzarchitektur

    Entdecken Sie die Plattformtopologie, die Komponentenübersicht und die empfohlenen Best Practices für die Implementierung eines erfolgreichen Data Lakehouse auf OCI. So können Sie eine Fülle von Daten erfassen und Daten für eine Bestandstransparenz in Echtzeit aggregieren und verwalten.

Erste Schritte mit Machine Learning in Oracle Database


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