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Tendencias de preguntas

Oracle Machine Learning

Machine learning descubre patrones ocultos y conocimientos en los datos empresariales, lo que genera un nuevo valor para el negocio. Oracle Machine Learning acelera la creación y la implementación de modelos de machine learning para data scientists mediante la reducción del movimiento de datos, la tecnología AutoML y la implementación simplificada.

Vea cómo crear modelos de machine learning más rápido con Python, R y SQL.

Cree modelos de machine learning de alto rendimiento en Oracle Database

Oracle Machine Learning en Autonomous Database

Oracle Machine Learning Notebooks

Aumente la productividad de los data scientist y desarrolladores de datos y reduzca su curva de aprendizaje con la conocida tecnología de portátiles Apache Zeppelin basada en código abierto. Los notebooks son compatibles con intérpretes de SQL, PL/SQL, Python y Markdown para Oracle Autonomous Database para que los usuarios puedan trabajar con el idioma que elijan al desarrollar modelos.

Servicios de Oracle Machine Learning

Reduzca el tiempo para implementar y gestionar modelos nativos en la base de datos y modelos de regresión y clasificación en formato ONNX fuera de Oracle Autonomous Database. Los desarrolladores de aplicaciones tienen puntos finales REST fáciles de integrar. Los data scientists obtienen la implementación de modelos integrados desde la interfaz de usuario AutoML de Oracle Machine Learning.

Oracle Machine Learning for SQL

Simplifique y acelere la creación de modelos de machine learning tanto para data scientists expertos como no expertos, utilizando SQL y PL/SQL familiares para la preparación de datos, la creación de modelos, la evaluación y la implementación.

 

Interfaz de usuario AutoML de Oracle Machine Learning

Una interfaz de usuario sin código compatible con AutoML en Autonomous Database para mejorar la productividad de los data scientist y el acceso de usuarios no expertos a potentes algoritmos en la base de datos para clasificación y regresión.

Oracle Machine Learning for Python

Los data scientists y otros usuarios de Python aceleran la creación y ejecución de modelos al aprovechar el entorno Python integrado de Oracle Autonomous Database como una plataforma informática de alto rendimiento. AutoML integrado proporciona algoritmos automatizados y selección de funciones, así como ajuste y selección de modelos. En conjunto, estas prestaciones mejoran la productividad del usuario, la precisión del modelo y el rendimiento.

Oracle Machine Learning en Exadata Cloud Service y Database Cloud Service

Oracle Machine Learning for SQL

Simplifique y acelere la creación de modelos de machine learning tanto para data scientists expertos como no expertos, utilizando SQL y PL/SQL familiares para la preparación de datos, la creación de modelos, la evaluación y la implementación.

Oracle Data Miner

Los data scientists y los analistas de datos pueden utilizar esta interfaz de usuario de arrastrar y soltar para crear rápidamente flujos de trabajo analíticos. El rápido desarrollo y perfeccionamiento de modelos permite a los usuarios descubrir patrones, relaciones y conocimientos ocultos en sus datos.

Oracle Machine Learning for R

Los usuarios de R obtienen el rendimiento y la escalabilidad de Oracle Database para la exploración, preparación y machine learning de datos utilizando el idioma que elijan. Una interfaz R integrada proporciona una implementación sencilla de funciones R definidas por el usuario mediante SQL, lo que facilita el uso de bibliotecas y paquetes CRAN.

Oracle Machine Learning en Oracle Exadata y Oracle Database

Oracle Machine Learning for SQL

Simplifique y acelere la creación de modelos de machine learning tanto para data scientists como ata scientists ciudadanos, utilizando SQL y PL/SQL familiares para la preparación de datos, la creación de modelos, la evaluación y la implementación.

Oracle Data Miner

Los data scientists y los analistas de datos pueden utilizar esta interfaz de usuario de arrastrar y soltar para crear rápidamente flujos de trabajo analíticos. El rápido desarrollo y perfeccionamiento de modelos permite a los usuarios descubrir patrones, relaciones y conocimientos ocultos en sus datos.

Oracle Machine Learning for R

Los usuarios de R obtienen el rendimiento y la escalabilidad de Oracle Database para la exploración, preparación y machine learning de datos utilizando el idioma que elijan. Una interfaz R integrada proporciona una implementación sencilla de funciones R definidas por el usuario mediante SQL, lo que facilita el uso de bibliotecas y paquetes CRAN.

Oracle Machine Learning en big data

Oracle Machine Learning for Spark

Los data scientists pueden usar una API de R con algoritmos nativos escalables y basados en MLlib Spark en datos de Hive, Impala y HDFS para crear modelos más rápidamente y evaluar datos en entornos de big data.

Interfaces de usuario sin código de Oracle Machine Learning

Interfaz de usuario AutoML de Oracle Machine Learning

Una interfaz de usuario sin código compatible con AutoML en Autonomous Database para mejorar la productividad de los data scientist y el acceso de usuarios no expertos a potentes algoritmos en la base de datos para clasificación y regresión.

Oracle Data Miner

Los data scientists y los analistas de datos pueden utilizar esta interfaz de usuario de arrastrar y soltar para crear rápidamente flujos de trabajo analíticos. El rápido desarrollo y perfeccionamiento permite a los usuarios descubrir patrones, relaciones y conocimientos ocultos en sus datos.

Así como algunas nubes de almacenamiento de datos están tratando de descubrir cómo funcionan bien con machine learning, Oracle ha avanzado mucho hacia la meta", dijo Marc Staimer, presidente de DS Consulting y analista de Wikibon. "Autonomous Data Warehouse de Oracle ahora incluye Auto-ML. ADW lleva integrando machine learning desde sus inicios. Pero ahora lo han automatizado para que cualquier cliente de ADW pueda usarlo sin ninguna experiencia. Esto hace que otras ofertas parezcan rudimentarias y primitivas en comparación.

Marc Staimer Presidente de DS Consulting y analista de Wikibon

Las mejoras de Oracle integradas en Autonomous Data Warehouse son significativas por tres aspectos. En primer lugar, proporciona interfaces de usuario de apuntar y hacer clic y automatización de machine learning, lo que permite a los no profesionales generar información procesable. En segundo lugar, con esta facilidad de uso, incluso las pymes con pequeños departamentos de TI pueden beneficiarse del sofisticado data warehouse en la nube de Oracle. Y, en tercer lugar, con Autonomous Data Warehouse, los usuarios pueden introducir datos procedente de cualquier fuente, desde sistemas departamentales hasta data warehouses empresariales, data lakes e incluso de otras nubes (AWS, Azure y Google), y ejecutar diversas cargas de trabajo analíticas. Con todo, Oracle está ampliando materialmente el alcance de Autonomous Data Warehouse entre usuarios, organizaciones y acceso a datos a múltiples nubes. Esto trasciende las barreras de lo que es posible hoy en día con AWS Redshift y Snowflake y cualquier otro data warehouse en la nube del planeta.

Richard Winter director ejecutivo y arquitecto principal

Vea todos los éxitos de clientes

Historias de éxito de clientes de Oracle Machine Learning

Los clientes de todo el mundo aprovechan las capacidades del machine learning en la base de datos de Oracle para resolver problemas complejos e importantes basados en datos.

Logotipo de CaixaBank
Logotipo de DX Marketing
Logotipo de Forth Corporation
Logotipo del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido
Logotipo de StubHub
Logotipo de Unicredit
Logotipo de Valdosta State University
Logotipo de NHS Customer

El Servicio Nacional de Salud del Reino Unido ahorra 1600 millones de £ y ofrece mejor atención personalizada con Oracle Machine Learning.

Ventajas de Oracle Machine Learning

  • Creación de modelos en la base de datos y clasificación de datos

    Los data scientists y desarrolladores de datos crean modelos y clasifican los datos de forma más rápida y a escala, sin necesidad de extraer datos en motores independientes de analítica. La arquitectura de escalado horizontal de Oracle Exadata y la tecnología Smart Scan ofrecen resultados rápidos.

  • Seguridad

    Los data scientists y los desarrolladores que utilizan Oracle Machine Learning están protegidos gracias a la seguridad incorporada de Oracle Database, el cifrado y el acceso basado en roles a los datos del usuario y los modelos.

  • Implementación empresarial rápida

    Los desarrolladores y el equipo de data science en general logran una disponibilidad inmediata del modelo de machine learning con opciones de implementación sencillas mediante las interfaces SQL y REST.

  • Sin traslado de datos

    Los data scientists y los desarrolladores de datos pueden procesar los datos donde residen en Oracle Database, ayudando así a simplificar la creación y la implementación de modelos, reduciendo el tiempo de desarrollo de aplicaciones y mejorando la seguridad de los datos.

  • Computación de alto rendimiento

    Los data scientists evitan problemas de rendimiento durante la preparación de datos, la creación de modelos y la evaluación de datos utilizando el paralelismo y la escalabilidad integrados de Oracle Database, con optimizaciones para Oracle Exadata.

23 de febrero de 2021

Presentación de Oracle Machine Learning for Python

Mark Hornick, director sénior, data science y machine learning, Oracle

Los data scientists y desarrolladores de datos saben que el poder de Python y la adopción generalizada de Python son una prueba su éxito. Ahora, los usuarios de Python pueden ampliar este poder al analizar datos en Oracle Autonomous Database. Oracle Machine Learning for Python (OML4Py) consigue que el entorno y el lenguaje de scripting Python de código abierto estén listos para la empresa y big data.

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