Machine Learning in Oracle Database permite la exploración de datos, la preparación y la creación de modelos de machine learning (ML) a escala mediante SQL, R, Python, REST, ML automatizado (AutoML) e interfaces sin código. Incluye más de 30 algoritmos de alto rendimiento en la base de datos que producen modelos para su uso inmediato en aplicaciones. Al mantener los datos en la base de datos, las organizaciones pueden simplificar su arquitectura general y mantener la sincronización y seguridad de los datos. Permite a los científicos de datos y a otros profesionales de datos crear modelos rápidamente al simplificar y automatizar elementos clave del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Larry Ellison y Juan Loaiza hablan sobre la estrategia de la IA generativa de Oracle Database 23ai.
Evita la deriva de datos y supervisa el rendimiento de tus modelos de aprendizaje automático. Las nuevas capacidades de supervisión con Machine Learning en los servicios de Oracle Database te alertan sobre problemas tanto en los datos como en la calidad del modelo nativo en la base de datos.
Aprovecha los ecosistemas de paquetes Python y R más amplios en Oracle Autonomous Database en Oracle Machine Learning Notebooks. Ejecuta funciones definidas por el usuario con funcionalidad de paquetes de terceros en los motores generados y gestionados por el entorno de Oracle Database.
Consulta, transforma y analiza los datos de forma más rápida y a escala, al tiempo que utilizas semántica y sintaxis R conocidas y aprovechas Oracle Database como un entorno informático de alto rendimiento.
Implementar y escalar modelos de machine learning y soluciones basadas en Python y R en producción a menudo presenta desafíos. Aprende cómo simplificar la incorporación de IA y ML en aplicaciones utilizando Machine Learning en Oracle Database.
Construye modelos y evalúa datos de manera más rápida y a gran escala sin extraer datos a motores de análisis separados. La arquitectura de escala de Oracle Exadata y la tecnología Smart Scan ofrecen resultados rápidos.
Procesa datos donde residen en Oracle Database. Esto simplifica la construcción e implementación de modelos, acorta el tiempo de desarrollo de aplicaciones, reduce la complejidad y mejora la seguridad de los datos.
Mejora la productividad de los científicos de datos y permite a los usuarios no expertos acceder a algoritmos integrados en la base de datos para clasificación y regresión a través de una interfaz de usuario AutoML sin código.
Benefíciate de la seguridad integrada, el cifrado y el acceso basado en roles de Oracle Database a datos de usuario, modelos de terceros, y objetos y scripts en R y Python, todo dentro de la base de datos.
Logre la disponibilidad inmediata de modelos de machine learning con opciones sencillas de implementación mediante interfaces SQL y REST.
Evita problemas de rendimiento durante la preparación de datos, construcción de modelos y evaluación con el paralelismo y la escalabilidad integrados de Oracle Database, con optimizaciones únicas para Oracle Exadata.
Oracle Machine Learning Model Monitoring UI es una interfaz de usuario fácil de usar y sin código en Oracle Autonomous Database. Ayuda a expertos y no expertos a obtener información sobre cómo cambia el rendimiento del modelo de aprendizaje automático a lo largo del tiempo y las posibles causas de esos cambios. Descubre por qué la supervisión de modelos es vital para obtener los resultados empresariales deseados y cómo empezar con unos pocos clics.
Lee el post completoCon Oracle Autonomous Data Warehouse, tienes todas las herramientas integradas necesarias para cargar y preparar datos, así como para entrenar, implementar y gestionar modelos de machine learning. También tienes la flexibilidad de combinar otras herramientas para satisfacer mejor las necesidades de tu organización.
Aprende los principios de diseño asociados con la creación de una plataforma de machine learning y un camino de implementación óptimo. Utiliza este patrón para crear plataformas de machine learning que satisfagan las necesidades de tus usuarios científicos de datos.
Obtén el marco para enriquecer los datos de aplicaciones empresariales con información sin procesar de otras fuentes, y luego utiliza modelos de machine learning para incorporar inteligencia y conocimientos predictivos en los procesos comerciales.
Descubre la topología de la plataforma, la descripción general de los componentes y las mejores prácticas recomendadas para implementar con éxito un data lakehouse en OCI, para capturar una gran cantidad de datos y agregar y gestionar información para la visibilidad de acciones en tiempo real.
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