Machine Learning in Oracle Database
Machine Learning in Oracle Database supports data exploration, preparation, and machine learning (ML) modeling at scale using SQL, R, Python, REST, automated machine learning (AutoML), and no-code interfaces. It includes more than 30 high performance in-database algorithms producing models for immediate use in applications. By keeping data in the database, organizations can simplify their overall architecture and maintain data synchronization and security. It enables data scientists and other data professionals to build models quickly by simplifying and automating key elements of the machine learning lifecycle.
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Oracle 宣布推出 Oracle Machine Learning Monitoring on Autonomous Database
防止数据漂移，监视机器学习模型性能。Machine Learning in Oracle Database 服务推出全新的监视功能，可提醒您注意数据和原生数据库内模型质量问题。
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在 Oracle Autonomous Database 上使用定制的第三方 Python 和 R 程序包
在 Oracle Machine Learning Notebooks 中的 Oracle Autonomous Database 上利用更大的 Python 和 R 程序包生态系统。在由 Oracle Database 环境产生和管理的引擎中，利用第三方软件包功能运行用户定义的函数。
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使用 Oracle Machine Learning for R 规模化地对数据库数据运行 R
使用熟悉的 R 语法和语义，在 Oracle Database 这个高性能计算环境中更快速、规模化地探索、转换和分析数据。
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使用 Oracle Machine Learning 在应用中嵌入 AI/ML
在生产环境中部署和扩展机器学习模型以及更广泛的基于 Python 和 R 的解决方案通常具有一定难度。了解如何使用 Machine Learning in Oracle Database 轻松将 AI 和机器学习嵌入应用中。
为什么要选择 Machine Learning in Oracle Database？
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数据库内操作
无需将数据提取到单独的分析引擎，即可快速、大规模地构建模型和评分数据。Oracle Exadata 的横向扩展架构和智能扫描技术可以加速获得成果。
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无数据移动
在 Oracle Database 数据所在的位置处理数据，从而简化模型构建和部署，缩短应用开发时间，降低复杂性，并提高数据安全性。
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无代码模型构建
通过无代码 AutoML 用户界面，提高数据科学家的工作效率，同时也让非专家用户可以访问强大的数据库内算法来执行分类和回归。
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内置安全性
通过 Oracle Database 的内置安全性、加密和基于角色的访问，保护用户数据、数据库内和第三方模型以及 R 和 Python 的对象和脚本。
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快速企业部署
在 SQL 和 REST 界面，通过易于部署的选项实现即时的机器学习模型可用性。
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高性能计算
利用 Oracle Database 的内置并行性和可扩展特性，以及针对 Oracle Exadata 的优化功能，有效避免在数据准备、模型构建和数据评分期间发生性能问题。
Machine Learning in Oracle Database 客户成功案例
OML Model Monitoring UI 助您简化模型监视和 MLOps
甲骨文公司数据科学和机器学习高级总监 Mark HornickOracle Machine Learning Model Monitoring UI 是 Oracle Autonomous Database 易于使用的无代码用户界面。它可以帮助专家和非专家用户深入了解机器学习模型性能如何随时间变化以及这些变化的可能原因。了解为什么模型监视是您实现业务目标的关键，并学习如何通过几次点击即可快速开始使用。
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- 2024 年 1 月 19 日 Autonomous Database Select AI：利用企业数据、OCI Generative AI 和增强安全性来加速创新
- 2024 年 1 月 3 日 OML AutoML UI — 只需点击，即可创建机器学习模型
- 2023 年 11 月 10 日 Oracle 宣布可在 Oracle Autonomous Database 上通过 Azure OpenAI Service 使用 Select AI
- 2023 年 8 月 7 日 Oracle 宣布在 Autonomous Database 中推出 OML Data Monitoring User Interface
资源
相关信息
Machine Learning in Oracle Database 参考架构
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参考架构
Oracle Autonomous Data Warehouse 内置您所需的各种工具，助您高效加载和准备数据，以及训练、部署和管理机器学习模型。您还可以灵活地结合使用这些工具，更好地满足组织的需求。
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