Data Science 服务

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science 是一个全托管平台,可为数据科学家团队提供 Python 和开源工具来构建、训练、部署和管理机器学习模型。使用基于 JupyterLab 的环境来试验和开发模型。通过 NVIDIA GPU 和分布式训练扩展模型训练。利用 MLOps 功能(如自动化管道、模型部署和模型监视)将模型投入生产环境,并确保模型正常运行。

机器学习模型生命周期

构建机器学习模型是一个不断迭代的过程。在本电子书中,您可以了解从数据收集到模型部署和监控的每一步。

IDC:企业业务转型

人工智能正快速跨业务职能实现集成。IDC 报告中介绍了关于企业 AI 的优秀实践和建议。

医学研究
借助 Oracle AI,CMRI 的研究活动现在可以以 6 倍的速度完成
合作能力
通过 OCI 免费访问 Anaconda 信息库
体育科技
西雅图海湾人足球俱乐部构建数据模型来提高运动表现
医疗卫生
DSP 帮助美国国立卫生研究院改善临床旅程
医疗卫生
Prosperdtx 利用数据科学制定数字医疗计划,改善患者护理

Data Science 使用场景

  • 医疗卫生:预测患者再入院风险

    通过创建预测模型来确定风险因素和预测患者再入院风险。使用患者病例、健康状况、环境因素和历史医学趋势等数据构建更强大的模型,以更低的成本提供优质的医疗服务。

  • 零售业:预测客户终身价值

    使用回归技术分析数据,预测未来的客户支出。分析历史交易,结合历史客户数据与趋势数据、收入水平数据(甚至天气等因素)来构建机器学习模型,确定营销活动目的 — 留住老客户或获取新客户。

  • 制造业:预测性维护

    基于传感器数据构建异常检测模型,在问题变严重之前捕获设备故障,或使用预测模型预测零件和设备的使用寿命。通过机器学习和监视运营指标,增加车辆和设备的正常运行时间。

    金融业:欺诈检测

    利用数据科学防范欺诈和金融犯罪。构建机器学习模型来实时识别异常事件,包括欺诈数额或异常交易。

2023 年 9 月 15 日

高效管理机器学习特性:Feature Store 简介

特性存储逐渐成为机器学习 (ML) 平台的基本组成部分。越来越多的数据驱动企业将 AI 融入运营中,并开通过专用存储库集中管理特性,该专用存储库也称为特性存储。Oracle Feature Store 是一个基于堆栈的解决方案,使用 OCI Resource Manager 部署在客户区域中。客户可以在自己的租户中使用基础设施来支持服务。该服务由多个 API 组成,这些 API 通过 OCI Resource Manager 部署在客户租户中。

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注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义:

  1. Oracle专指Oracle境外公司而非甲骨文中国。
  2. 相关Cloud或云术语均指代Oracle境外公司提供的云技术或其解决方案。