Nebyly nalezeny žádné výsledky

Vašemu vyhledávání neodpovídají žádné výsledky.

Abyste našli to, co hledáte, doporučujeme vyzkoušet následující postup:

  • Zkontrolujte pravopis vašich klíčových slov ve vyhledávání.
  • Použijte synonyma pro klíčové slovo, které jste zadali, například zkuste „aplikace“ místo „software“.
  • Vyzkoušejte jedno z populárních vyhledávání uvedených níže.
  • Zahajte nové hledání.
Časté otázky

Platforma pro datovou vědu

Platforma datové vědy, která zvyšuje produktivitu prostřednictvím bezkonkurenčních funkcí. Vytvářejte a vyhodnocujte kvalitnější modely strojového učení (ML). Zvyšte flexibilitu podnikání tím, že rychleji zapojíte do procesu důvěryhodná podniková data a podpoříte obchodní cíle založené na datech pomocí snadnějšího nasazení modelů strojového učení.

datova-veda-propojeni-cloudu
Začínáme se strojovým učením v cloudu

Objevte novou obchodní analytiku s využitím cloudových platforem.

Životní cyklus modelů strojového učení

Vytváření modelu strojového učení je iterativní proces. V této elektronické knize celý proces rozebíráme a popisujeme, jak se modely strojového učení vytvářejí.

Vyzkoušejte seminář o strojovém učení

Prozkoumejte notebooky a vytvořte nebo otestujte algoritmy strojového učení. Vyzkoušejte AutoML a prohlédněte si výsledky datové vědy.

Proč platforma pro datovou vědu od společnosti Oracle?

Rychlejší vytváření a ověřování velmi kvalitních modelů

Vytvářejte velmi kvalitní modely rychleji a snadněji. Funkce automatizovaného strojového učení rychle zkoumají data a doporučují optimální datové funkce a nejlepší algoritmy. Automatizované strojové učení navíc vyladí model a vysvětlí výsledky modelu.

Získejte lepší výsledky na základě práce se všemi daty

Datoví vědci musí přistupovat k datům v různých formátech z různých zdrojů dat, ať už v prostředí on-premises nebo v cloudu. K přesunu dat do datového jezera nebo datového skladu použijte nástroje pro integraci a přípravu dat umožňující jejich přetažení, což datovým vědcům zjednoduší přístup.

Poskytujte umělou inteligenci, které lze důvěřovat

Umělá inteligence je důvěryhodnější, když účinně spolupracuje více přispěvatelů a nástroje pro strojové učení následně poskytují vysvětlení a hodnocení modelů. Oracle Security Tools a uživatelská rozhraní umožňují účast na projektech a sdílení modelů více rolím. Modelové-agnostické vysvětlení pomáhá datovým vědcům, obchodním analytikům a vedoucím pracovníkům získat důvěru ve výsledky.

Platforma Oracle Data Science

Urychlete vývoj modelu strojového učení

Umožňuje datovým vědcům vytvářet, trénovat a spravovat modely strojového učení v prostředí Oracle Cloud pomocí otevřeného ekosystému Python vylepšeného společností Oracle za účelem automatizovaného strojového učení (AutoML), vyhodnocování modelů a jejich vysvětlování.


Strojové učení pro všechny

Vytvářejte a nasazujte modely strojového učení v Oracle Autonomous Database pomocí škálovatelných a optimalizovaných algoritmů v databázi.


Vytvářejte modely strojového učení bez nákladů

Vše rychle zprovozníte s využitím prostředí založených na GPU, předkonfigurovaných pomocí populárních integrovaných vývojových prostředí (IDE), zápisníků a architektur strojového učení. Snadné nasazení z Oracle Cloud Marketplace na váš výběr výpočetní formy.


Doplňte své prostředí o komplexní datové služby

Platforma datové vědy představuje více než jen dobrou sadu nástrojů pro vytváření modelů strojového učení. Platforma datové vědy Oracle zahrnuje ucelenou sadu funkcí pro podporu komplexního kanálu datové vědy.

Moduly

Logo univerzity Victoria University

Victoria University zrychluje výzkum pomocí prostředí datové vědy v produktu Oracle Cloud Infrastructure

Výzkumní pracovníci z univerzity Victoria University využili Oracle Cloud, aby se pokusili předpovědět případy domácího násilí hlášené na sociálních médiích.

Prozkoumat Oracle Cloud Infrastructure
Obor: ŠPIČKOVÁ TECHNOLOGIE
22. března 2021

Modelové nasazení pro predikce v reálném čase v řešení Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Tzvi Keisar, vrchní hlavní produktový manažer, Oracle

Jsme nadšení, že můžeme oznámit vydání modelového nasazení, které umožní modelům strojového učení sloužit jako koncové body HTTP, přijímat požadavky a vracet modelové predikce v reálném čase.

Doporučené blogy

Zobrazit vše

Funkce platformy pro datovou vědu

  • AutoML

    Automatizované strojové učení (AutoML) pomáhá datovým vědcům prostřednictvím automatizace výběru algoritmů a funkcí a ladění modelů. To umožňuje rychlejší a přesnější výsledky, které vyžadují kratší výpočetní čas. AutoML také umožňuje laikům využívat výkonné algoritmy strojového učení k vytváření kvalitnějších modelů.

  • Optimalizované algoritmy v databázi

    Oracle Database zahrnuje více než 30 vysoce výkonných, plně škálovatelných algoritmů pokrývajících běžně používané techniky strojového učení, jako je detekce anomálií, regrese, klasifikace, shluková analýza a další. Data, která jsou již obsažena v Oracle Database, není nutné přesouvat, což snižuje pracovní zátěž datových vědců související se správou dat a umožňuje jim soustředit se na vytváření produkčních modelů.

  • Knihovny a architektury založené na otevřeném zdrojovém kódu

    Používejte a importujte otevřené knihovny a rozhraní z Python a R, abyste umožnili průzkum dat, transformaci, vizualizaci a strojové učení. Patří mezi ně mimo jiné: pandas, Dask, NumPy a dplyr pro transformaci, Seaborn, Plotly, Matplotlib a ggplot2 pro vizualizaci a TensorFlow, Keras a PyTorch pro vytváření modelů.

  • Volba nasazení

    Můžete rychle nasazovat modely, ke kterým budou mít přístup aplikace a obchodní analytici. Modely lze nasadit pomocí rozhraní REST API v bezserverové, škálovatelné cloudové architektuře jako Oracle Functions nebo přímo v databázi.

  • Vysvětlení modelů

    Vysvětlení modelu umožňuje odborníkům i laikům porozumět celkovému chování modelu i individuálním předpovědím modelu. Díky vysvětlení modelu a podrobnostem předpovědi je snadné pochopit důležitost funkcí a to, co předpovědi ovlivňuje nejvíce.

  • Přistupujte k jakýmkoli datům flexibilně a snadno

    Přistupujte k datům v různých formátech (včetně CSV, Excel a JSON), více zdrojům (včetně úložiště objektů, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL a Hadoop) a více umístěním (on-premises, Oracle Cloud a dalších cloudech).

  • Podpora více skriptovacích jazyků

    Datoví vědci mohou vyvíjet řešení pro datovou vědu a strojové učení pomocí nejpopulárnějších jazyků, včetně Python, R a SQL. Organizace dosahují lepších a rychlejších výsledků, když mají datoví vědci flexibilitu v používání jazyků, které nejlépe vyhovují konkrétním úkolům.

Začněte


Twitter

Podívejte se na oficiální kanál Twitteru společnosti Oracle zaměřený na datovou vědu.


Předplaťte si náš zpravodaj

Získejte nejnovější zprávy a tipy týkající se datové vědy v prostředí Oracle.


Kontakt na obchodní oddělení

Kontaktujte globální prodejní tým Oracle, který vám poskytne další informace o datové vědě a strojovém učení v prostředí Oracle.