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热门问题

Oracle Machine Learning

Oracle Machine Learning 可帮助数据科学家更快速地创建机器学习模型,而无需将数据转移至专用的机器学习系统。

体验 Oracle Machine Learning

Oracle Machine Learning

数据库中算法

数据科学家可以使用 Oracle 数据库内置的 30 多种可扩展算法,轻松构建和部署高性能机器学习模型。
探索机器学习技术和支持算法 (PDF)

无数据移动

数据科学家和开发人员可以就地处理数据,从而简化模型构建和部署,缩短应用开发用时,确保数据安全性。

单一数据来源

数据科学家可以分析数据库中的最新业务数据,大幅提升机器学习流程的及时性和相关性。

自动化数据准备

数据科学家可以自动对数据库中机器学习算法执行常见转换操作,加速生成洞察。

快速企业部署

开发人员可以使用 REST 接口,通过简易 SQL 和易于部署的选项获得即时的机器学习模型可用性。

Oracle Machine Learning 记事本

数据科学家和开发人员可使用基于 Apache Zeppelin 笔记本技术,简单、易用的交互式多用户协作接口,获得面向 Oracle 自治数据库的 SQL 和 PL/SQL 解释器可用性。

Oracle Machine Learning for SQL

数据科学家可以使用熟悉的 SQL 和 PL/SQL 语言来准备数据,在 Oracle 数据库内构建、评估和部署机器学习模型,从而简化机器学习模型创建。

Oracle Machine Learning for R

R 用户可使用一个良好集成的 R 接口,轻松使用 SQL 在 Oracle 数据库中部署自定义 R 函数,进而利用 Oracle 数据库杰出的性能和可扩展性进行数据探索、准备和机器学习。

Oracle Data Miner

数据科学家和数据分析人员可以使用 SQL Developer 附加的拖放界面来探索数据,建立可用以共享和解决数据驱动型问题的分析方法(工作流)。

Oracle Machine Learning for Spark

数据科学家可跨一个大数据集群的所有节点,通过一个 R API 对来自 Hive、Impala、HDFS 的数据应用基于 Spark 的可扩展算法,从而加速模型构建和数据评分。

高性能计算

数据科学家可以使用 Oracle 数据库的内置并行性和可扩展特性,以及针对 Oracle Exadata 和其他环境的优化功能,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。

融合数据库

借助融合 Oracle 数据库功能,开发人员可以轻松在使用多种数据类型(例如空间和图形数据)的各种应用中部署 Oracle Machine Learning。

数据库中评分

数据科学家和开发人员可以使用 Exadata“智能扫描”技术快速对大量数据进行评分,更快获得结果。

安全性

Oracle Machine Learning 可通过多种方法为数据科学家和开发人员提供全方面的保护,包括 Oracle 数据库的内置安全性、加密,以及面向用户数据和 Oracle Machine Learning 数据库中模型的基于角色的访问控制。

查看所有客户成功案例

Oracle Machine Learning 客户成功案例

全球众多企业和机构都使用 Oracle 数据库中机器学习功能解决复杂、重要的数据驱动问题。

CaixaBank 徽标
DX Marketing 徽标
Forth Corporation 徽标
UK NHS 徽标
StubHub 徽标
Unicredit 徽标
瓦尔多斯塔州立大学徽标
NHS Customer 徽标

UK NHS 利用 Oracle Machine Learning 成功节省了 16 亿英镑,为患者提供更加出色的个性化护理服务。

Oracle Machine Learning 使用场景

  • 预测行为

    基于 360 度客户视图预测客户的购买行为、损耗和贷款违约,提高利润水平和客户满意度。

  • 异常和欺诈检测

    实时识别金融交易、索赔和费用报告中的欺诈行为,降低风险和损失。

  • 发现新的客户细分

    发现隐藏商机,利用新的市场、新的客户细分和新的用户档案来促进业务增长。

  • 购物篮分析和建议

    高效处理大量事务,发现新的产品/服务和追加销售机会,推进目标营销。

  • 认知分析

    识别非结构化文本中的主题、舆情和相似性,改善客户体验。

2020 年 8 月 15 日

DBA 角色转变系列博客:6 周内从 Oracle 数据专家转变为 Oracle 数据科学家!

甲骨文公司机器学习、人工智能与认知分析高级总监 Charlie Berger

阅读最新系列博客,了解机器学习生命周期的 6 个步骤。本系列博客非常适合希望了解优秀实践,使用 Oracle Machine Learning 的非专业人员。

阅读全文

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