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数据科学解决方案

您可以构建和评估更优秀的机器学习 (ML) 模型,快速在运营中使用企业可信赖的数据以提高业务灵活性,并通过更轻松的机器学习模型部署来支持数据驱动的业务目标。

数据科学-云-桥

什么是数据科学?

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,我们将分解整个过程,详细阐述机器学习模型是如何构建的。

参加机器学习课程

探索笔记本 (notebooks),构建或测试机器学习算法。学习如何使用 AutoML 并了解数据科学结果。

为什么选择甲骨文的数据科学解决方案?

快速构建和验证优质模型

您可以更快、更轻松地构建优质模型。自动化机器学习功能可以快速检查数据,自动推荐合适的数据特性和算法,还可以调优模型并解释模型的结果。

整合所有数据,获得准确结果

数据科学家需要访问各种来源、各种格式的本地或云端数据。在该平台中,他们能够使用拖放式数据集成和准备工具将数据移动到数据湖或数据仓库中,从而轻松访问所有数据。

创造值得信赖的人工智能

当多个参与者能够高效协作,并通过机器学习工具提供模型解释和模型评估时,AI 将更值得信赖。甲骨文的安全工具和用户界面支持多个角色参与项目和共享模型。与模型无关的解释功能有助于增强数据科学家、业务分析师和高管对结果的信心。

数据科学解决方案

加速机器学习模型开发

数据科学家可使用甲骨文针对自动化机器学习 (AutoML)、模型评估和模型解释进行强化的开源 Python 生态系统,在 Oracle 云上构建、训练和管理机器学习模型。


人人适用的机器学习

使用可扩展且经过优化的数据库内算法,在 Oracle 自治数据库中构建和部署机器学习模型。


零开销构建机器学习模型

在基于 GPU 且预先配置了主流 IDE、记事本和机器学习框架的环境中快速启动和运行机器学习模型,并根据您所选择的计算款型轻松在 Oracle 云市场完成部署。


用端到端的数据服务完善您的环境

优秀的数据科学平台不仅仅是提供一套用于构建机器学习模型的强大工具,Oracle 数据科学平台还包含了一整套功能来支持端到端的数据科学管道。

模块

西雅图海湾人徽标

美国西雅图海湾人足球俱乐部与甲骨文携手利用球赛中的数据科学

 
了解 Oracle 云基础设施
行业:体育科技
2021 年 3 月 22 日

Oracle 云基础设施数据科学的实时预测模型部署

甲骨文高级首席产品经理 Tzvi Keisar

我们很高兴地宣布推出模型部署功能。现在,您可以将机器学习模型用作 HTTP 端点,实时接收请求并返回模型预测。

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Oracle 数据科学特性

  • AutoML

    自动化机器学习 (AutoML) 通过自动化算法选择、特性选择和模型调优,助力数据科学家更快地获取更准确的结果,并减少所需的计算时间。借助 AutoML,非专家用户也能够利用强大的机器学习算法来构建质量更高的模型。

  • 在数据库内提供经过优化的算法

    Oracle 数据库包含 30 多种可充分扩展的高性能算法,全面涵盖各种常用的机器学习技术,例如异常检测、回归、分类和集群等。Oracle 数据库中的数据无需移动,因此能够减少数据科学家的数据管理工作,让他们能够专注于构建生产模型。

  • 开源库和框架

    使用和导入来自 Python 和 R 的开源库和框架,从而支持数据探索、转换、可视化和机器学习。这些开源库和框架包括但不限于:适用于数据转换的 pandas、Dask、NumPy 和 dplyr;适用于可视化的 Seaborn、Plotly、Matplotlib 和 ggplot2;适用于模型构建的 TensorFlow、Keras 和 PyTorch。

  • 多种部署方案

    快速部署模型,以供应用或业务分析师使用。您可以通过 REST API 将模型作为 Oracle 函数部署在可扩展的无服务器云架构中,也可以直接将其部署在数据库中。

  • 模型解释

    模型解释让专家用户和非专家用户都可以理解模型的整体行为以及个别的模型预测。模型解释和预测详细信息可帮助用户轻松理解特性的重要性以及对影响预测的主要因素。

  • 轻松灵活地访问任何数据

    数据访问支持多种格式(包括 CSV、Excel 和 JSON)、多种数据源(包括对象存储、Oracle 数据库、MongoDB、PostgreSQL 和 Hadoop)和多种位置(本地、Oracle 云和其他云)。

  • 支持多种脚本语言

    数据科学家可以使用广受欢迎的语言(包括 Python、R 和 SQL)来开发数据科学和机器学习解决方案。数据科学家可以根据任务灵活选择合适的语言,从而帮助组织快速取得高质量成果。

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