Data Science-Service

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science ist eine vollständig verwaltete Plattform für Teams von Data Scientists, um Machine-Learning-(ML-)Modelle mithilfe von Python und Open Source-Tools zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Nutzen Sie eine JupyterLab-basierte Umgebung, um zu experimentieren und Modelle zu entwickeln. Skalieren Sie das Modelltraining mit NVIDIA-GPUs und verteiltem Training. Verwenden Sie Modelle für die Produktion und bewahren Sie deren Fehlerfreiheit mithilfe von ML-Operations-Funktionen (MLOps) wie automatisierten Pipelines, Modellbereitstellungen und einer Modellüberwachung.

Wie funktioniert OCI Data Science?

OCI Data Science ist ein umfassender verwalteter Service zur Optimierung der Entwicklung, Bereitstellung und Operationalisierung von KI- und ML-Modellen. Zu seinen wichtigsten Funktionen gehören Jupyter-basierte Notebooks für Experimente, skalierbare MLOps-Tools für die Bereitstellung und Überwachung von Modellen sowie integrierte Unterstützung für große Sprachmodelle (LLMs) durch Hugging Face und andere Frameworks.

Mit robusten Tools für Zusammenarbeit, Anomalieerkennung und Prognosen ermöglicht OCI Data Science Teams, verwertbare Erkenntnisse effizient und sicher zu liefern.

Anwendungsfälle für OCI Data Science

Gesundheitswesen: Das Risiko von Patienten für eine Wiedereinlieferung

Identifizieren Sie Risikofaktoren und prognostizieren Sie das Patientenrisiko für eine Wiedereinlieferung nach der Entlassung durch die Erstellung eines Vorhersagemodells. Verwenden Sie dabei Daten wie die Krankengeschichte des Patienten, den Gesundheitszustand, Umweltfaktoren sowie historische medizinische Trends, um ein stärkeres Modell zu generieren, mit dem Sie die bestmögliche Versorgung zu geringeren Kosten zur Verfügung stellen können.

Einzelhandel: Prognose des Customer Lifetime Value

Wenden Sie Regressionstechniken auf Daten an, um zukünftige Kundenausgaben vorherzusagen. Untersuchen Sie vergangene Transaktionen und kombinieren Sie historische Kundendaten mit Daten zu Trends, Einkommensniveaus und sogar Faktoren wie dem Wetter, um ML-Modelle zu erstellen, die bestimmen, ob Marketingkampagnen zur Bindung bestehender Kunden oder zur Gewinnung neuer Kunden erstellt werden sollen.

Fertigung: vorausschauende Instandhaltung

Erstellen Sie Modelle zur Erkennung von Anomalien anhand von Sensordaten, um Geräteausfälle zu erkennen, bevor sie zu einem größeren Problem werden, oder verwenden Sie Prognosemodelle, um das Ende der Lebensdauer von Teilen und Maschinen vorherzusagen. Verlängern Sie die Betriebszeiten von Fahrzeugen und Maschinen durch maschinelles Lernen und die Überwachung von Betriebsmetriken.

Finanzen: Betrugserkennung

Verhindern Sie Betrug und Finanzkriminalität mithilfe von Data Science. Erstellen Sie ein ML-Modell, das anomale Ereignisse in Echtzeit erkennt, eineschließlich betrügerischer Mengen an Transaktionen von untypischer Art.

OCI Data Science – Kundenerfolge und Partnerschaften

Referenzarchitekturen für KI/ML

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  • Lösungs-Playbook

    Erfahren Sie, wie Daten in einem Gesundheitssystem gespeichert, verwendet und analysiert werden, um den Weg eines Patienten von der Diagnose über die Behandlung bis zur Genesung zu verfolgen.

  • Referenzarchitektur

    Moderne Anwendungsentwicklung – ML und KI

    Verwenden Sie dieses Muster, um ML-Plattformen für Data Scientists zu erstellen.

  • Built & Deployed

    Schnelle Bereitstellung einer Architektur zur sicheren Verarbeitung großer Mengen von Quelldaten, um Vorhersagemodelle zu erstellen und diese in schnell entwickelten Anwendungen zu nutzen.

  • Referenzarchitektur

    Reichern Sie Unternehmensanwendungsdaten mit Rohdaten aus anderen Quellen an und nutzen Sie ML-Modelle, um Intelligenz und prädiktive Erkenntnisse in Geschäftsprozesse einzubringen.