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热门问题

Explore the Benefits of Oracle Cloud Infrastructure Data Science Service

Build, train, deploy, and manage machine learning models, all on Oracle Cloud. Teams of data scientists can easily organize their work and access data and computing resources in a collaborative environment. The platform makes data science collaborative, scalable, and powerful—ultimately creating a more robust business, powered by machine learning.

协作

协作

专为企业数据科学量身打造的优秀平台。实现细粒度访问控制和安全性,集中管理数据科学资产,从而让数据科学家团队可以在一个协作式工作区协同作业。数据科学平台可以转变团队在数据驱动型项目中开展协作的方式。

可扩展

可扩展

凭借 Oracle 云硬件的高速性能和可扩展性,数据科学家可以扩展其数据科学负载以应对组织中的大数据挑战。数据科学家可以轻松在 Oracle 云上建立机器学习管道,而不需要任何 DevOps 专业知识,而且只需按使用付费。

功能强大

功能强大

Oracle 云基础设施数据科学平台专为满足现代数据科学家的需求而设计,融合了最新的开源机器学习工具包与 Oracle 的专有技术。数据科学家可以使用自己常用的工具和库,同时充分发挥其作用。

产品特性

全部展开 全部收起

协作式工作区

    项目

  • 基于项目的用户体验简化了数据科学工作,让团队可以在云端开展协作。

    访问控制

  • 与 Oracle 身份云平台相集成,确保管理人员和/或管理员可以控制对数据科学资产的访问。

    模型目录

  • 借助托管式模型构件和元数据存储,数据科学家可以跟踪、发现和使用其同事创建的模型。

模型生命周期管理

    加速数据科学 SDK

  • 内置 Python SDK 支持更加快速、轻松地执行日常数据科学任务,同时减少错误。

    自动机器学习 (AutoML)

  • 加速数据科学 SDK 中内置的专有 Oracle AutoML 支持快速便捷地生成准确的候选模型。

    模型解释

  • 加速数据科学 SDK 中的专有 Oracle 模型解释功能支持快速轻松地生成模型评估和解释指标以及可视化视图。

开源支持

    Notebook 会话

  • 内置的云托管 Jupyter Notebook 会话支持团队使用 Python 构建和训练模型。

    可视化工具

  • 利用常用的开源可视化工具(如 Plotly、Matplotlib 和 Bokeh)可视化呈现和研究数据。

    开源机器学习框架

  • 使用常用的机器学习框架(如 tensorFlow 和 scikit-learn)来启动 Notebook 会话,或者也可以使用自己的软件包。

访问数据和计算

    数据访问

  • 利用存储在 Oracle 对象存储云中的数据,或任何云端或本地部署系统中的任何其他数据源。

    自助可扩展计算

  • 在 Oracle 云基础设施上启用大大小小的计算资源来支持任何规模的分析。

    端到端模型开发

  • 在高性能的 Oracle 云基础设施上构建、训练和部署模型。