Le machine learning dans Oracle Database
Machine Learning in Oracle Database prend en charge l'exploration et la préparation des données, ainsi que la modélisation de machine learning à l'échelle via des interfaces SQL, R, Python, REST, de machine learning automatique (AutoML) et no code. Cette solution inclut plus de 30 algorithmes à hautes performances dans la base de données, qui produisent des modèles prêts à une utilisation immédiate dans les applications. En conservant les données dans la base de données, les organisations peuvent simplifier leur architecture globale et maintenir la sécurité et la synchronisation des données. Cela permet aux data scientists et aux autres professionnels des données de créer rapidement des modèles en simplifiant et en automatisant les éléments clés du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
Annonce d'Oracle Database 23ai : apportez l'IA à vos données
Larry Ellison et Juan Loaiza discutent de la stratégie GenAI qui sous-tend Oracle Database 23ai.
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Annonce de la surveillance d'Oracle Machine Learning sur Autonomous Database
Évitez la dérive des données et surveillez les performances de vos modèles de machine learning. Les nouvelles fonctionnalités de surveillance du machine learning dans les services Oracle Database vous alertent en cas de problème de qualité des données et du modèle natif dans la base de données.
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Utiliser des paquets R et Python tiers personnalisés sur Autonomous Database
Exploitez des écosystèmes de paquets Python et R plus larges sur Oracle Autonomous Database dans Oracle Machine Learning Notebooks. Exécutez des fonctions définies par l'utilisateur avec des fonctionnalités de paquets tiers dans des moteurs générés et gérés par l'environnement Oracle Database.
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Exécuter R à l'échelle sur les données de bases de données avec Oracle Machine Learning for R
Explorez, transformez et analysez les données plus rapidement et à l'échelle, tout en utilisant la syntaxe et la sémantique connus de R et en tirant parti d'Oracle Database en tant qu'environnement de calcul haute performance.
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Intégrer l'intelligence artificielle et le machine learning dans votre application à l'aide d'Oracle Machine Learning
Le déploiement et la mise à l'échelle de modèles de machine learning et de solutions Python et R plus larges en production sont souvent difficiles. Découvrez comment simplifier l'intégration de l'IA et du machine learning dans les applications à l'aide du machine learning dans Oracle Database.
Pourquoi choisir Machine learning in Oracle Database ?
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Opérations dans la base de données
Créez des modèles et évaluez les données plus rapidement et à l'échelle sans extraire les données vers des moteurs d'analyse distincts. L’architecture évolutive d’Oracle Exadata et la technologie Smart Scan fournissent des résultats rapides.
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Pas de mouvement de données
Traitez les données sur leur lieu de résidence dans Oracle Database. Cela simplifie la création et le déploiement de modèles, raccourcit le développement des applications, réduit la complexité et améliore la sécurité des données.
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Construction de modèles no code
Améliorez la productivité des data scientists et laissez les autres utilisateurs accéder à des algorithmes puissants dans la base de données pour la classification et la régression via une interface utilisateur no code AutoML.
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Sécurité intégrée
Tirez parti de la sécurité intégrée d'Oracle Database, du chiffrement et de l'accès basé sur les rôles pour les données des utilisateurs, les modèles de la base de données et les modèles tiers, ainsi que les objets et scripts R et Python.
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Déploiements rapides en entreprise
Disponibilité immédiate du modèle de machine learning grâce à des options de déploiement faciles utilisant des interfaces SQL et REST.
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Calcul informatique haute performance
Évite les problèmes de performances lors de la préparation des données, de la création de modèles et du scoring de données en utilisant le parallélisme et l’évolutivité intégrés d’Oracle Database, avec des optimisations uniques pour Oracle Exadata.
Machine Learning dans Oracle Database - Témoignages client
Simplifiez votre surveillance de modèle et votre MLOps avec OML Model Monitoring UI
Mark Hornick, directeur principal, science des données et apprentissage automatique, OracleOracle Machine Learning Model Monitoring UI est une interface utilisateur facile à utiliser et sans code sur Oracle Autonomous Database. Il aide les experts et les non-experts à comprendre comment les performances du modèle de machine learning évoluent au fil du temps et les causes possibles de ces changements. Découvrez pourquoi la surveillance des modèles est essentielle pour les résultats commerciaux souhaités et comment la mettre en place en quelques clics.
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- 10 novembre 2023 Annonce du service Select AI avec OpenAI d'Azure sur Oracle Autonomous Database
- 7 août 2023 Annonce d'OML Data Monitoring User Interface sur Autonomous Database
Ressources
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Le machine learning dans les architectures de référence d'Oracle Database
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Avec Oracle Autonomous Data Warehouse, vous disposez de tous les outils intégrés nécessaires pour charger et préparer vos données. Vous pouvez aussi entraîner, déployer et gérer des modèles de machine learning. Vous avez également la possibilité d'y associer d'autres outils pour répondre idéalement aux besoins de votre entreprise.
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Découvrez les principes de conception associés à la création d'une plateforme de machine learning et d'un parcours d'implémentation optimal. Utilisez ce modèle pour créer des plateformes de machine learning qui répondent aux besoins des data scientists.
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Bénéficiez de la structure nécessaire pour enrichir vos données d'application d'entreprise avec des données brutes provenant d'autres sources, puis utilisez des modèles de machine learning pour apporter des informations intelligentes et prédictives aux processus métier.
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Découvrez la topologie de la plateforme, la présentation des composants et les bonnes pratiques recommandées pour implémenter avec succès un data lakehouse sur OCI. Vous pourrez ainsi capturer une multitude de données, les agréger et les gérer pour disposer d'une visibilité des stocks en temps réel.
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