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数据科学服务

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 数据科学是一个全托管平台,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。

Gartner 快速解答:AI 投资的真实回报是多少?

了解如何制定战略性投资模型,充分发挥 AI 的价值。立即阅读 Gartner 报告,获取 AI 投资组合建议以及 ROI 计算公式。

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
教育
牛津大学研究人员利用 Oracle AI 预测职业薪资

数据科学使用场景

  • 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。

2022 年 10 月 18 日,星期二

通过基于 OCI 的 MLOps 将机器学习模型部署到生产环境或其他环境

高级首席产品经理 Tzvi Keisar

训练能够生成准确预测的模型是一项复杂任务,需要丰富的数据科学专业知识。然而,成功地构建模型只是一个开始。您还需要完成另一项重要任务:使用模型基于真实的新数据生成预测,即通常所说的“模型生产化”。该任务与构建模型一样复杂。事实上,您可能已经阅读过许多相关文章,发现 AI 项目部署到生产环境失败的比例达到了惊人的数值。

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