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Preguntas más populares

Plataforma de data science

La plataforma data science mejora la productividad con características sin igual. Cree y evalúe modelos de machine learning de mejor calidad. Aumente la flexibilidad empresarial poniendo a trabajar rápidamente los datos fiables de la empresa y respalde los objetivos empresariales basados en datos con una implementación más sencilla de los modelos de machine learning.

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Introducción al machine learning en la nube

Uso de plataformas basadas en la nube para descubrir nuevos conocimientos empresariales.

El ciclo de vida de los modelos de machine learning

La creación de un modelo de machine learning es un proceso iterativo. En este ebook, desglosamos el proceso y describimos cómo se crean los modelos de machine learning.

Pruebe un taller de machine learning

Explore notebooks y cree o pruebe algoritmos de machine learning. Pruebe AutoML y consulte los resultados de data science.

¿Por qué una plataforma "data science" de Oracle?

Cree y valide modelos de alta calidad más rápidamente

Cree modelos de alta calidad de forma más rápida y sencilla. El machine learning automatizado examina rápidamente los datos. Además, recomienda las funciones de datos óptimas y los mejores algoritmos. Asimismo, el machine learning automatizado ajusta el modelo y explica los resultados del modelo.

Obtenga mejores resultados trabajando con todos los datos

Los data scientists necesitan acceder a los datos en diferentes formatos de diferentes fuentes de datos, ya sea on-premises o en la nube. Utilice herramientas drag-and-drop de integración y preparación de datos para mover datos a un «data lake» o data warehouse, simplificando así el acceso a los data scientists.

Ofrezca inteligencia artificial de confianza

La IA es más fiable cuando varios colaboradores trabajan en conjunto de manera efectiva y las herramientas de machine learning brindan explicaciones y evaluaciones de los modelos. Oracle Security Tools y las interfaces de usuario permiten que usuarios con roles diferentes participen en proyectos y compartan modelos. La explicación independiente de los modelos ayuda a los data scientists, analistas de negocios y ejecutivos a confiar en los resultados.

Oracle Data Science Platform

Acelere el desarrollo del modelo de machine learning

Permite a los científicos de datos crear, formar y gestionar modelos de machine learning en Oracle Cloud usando el ecosistema Python de código abierto, mejorado por Oracle para machine learning (AutoML), evaluación de modelos y explicación de modelos.


Machine learning para todos

Cree e implemente modelos de machine learning en Oracle Autonomous Database utilizando algoritmos escalables y optimizados dentro de la base de datos.


Cree modelos de machine learning sin el gasto que esto supone

Empiece a trabajar rápidamente con entornos basados en GPU, preconfigurados con IDEs populares, portátiles y marcos de machine learning. Implemente fácilmente desde Oracle Cloud Marketplace en la forma de computación que elija.


Complete su entorno con servicios de datos end-to-end

Una plataforma de ciencia de datos es más que un buen conjunto de herramientas para crear modelos de machine learning. La plataforma "data science" de Oracle incluye un conjunto de capacidades que respaldan los canales data science end-to-end

Módulos

Logotipo de la Universidad de Victoria

La Universidad de Victoria acelera la investigación con Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Los investigadores de la Universidad de Victoria recurrieron a Oracle Cloud para intentar predecir los incidentes de violencia doméstica denunciados en las redes sociales.

Descubra Oracle Cloud Infrastructure
Industria: ALTA TECNOLOGÍA
22 de marzo de 2021

Implementación de modelos para hacer predicciones en tiempo real en Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Tzvi Keisar, director principal sénior de producto de Oracle

Nos complace anunciar el lanzamiento de la implementación de modelos, lo que permite que los modelos de machine learning puedan ofrecerse como puntos finales HTTP, recibir solicitudes y devolver respuestas con las predicciones del modelo en tiempo real.

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Características de la plataforma Data Science

  • AutoML

    El machine learning automatizado (AutoML) ayuda a los data scientists al automatizar la selección de algoritmos y la selección de funciones, así como el ajuste de los modelos. Esto permite obtener resultados más rápidos y precisos que requieren menos tiempo de cálculo. AutoML también permite a los no expertos aprovechar potentes algoritmos de machine learning para crear modelos de mejor calidad.

  • Algoritmos optimizados dentro de la base de datos

    Oracle Database incluye más de 30 algoritmos de alto rendimiento totalmente escalables que cubren las técnicas de machine learning de uso común, como la detección de anomalías, regresión, clasificación, agrupación en clústeres y mucho más. Los datos que ya están en Oracle Database no tienen que moverse, lo que reduce la carga de trabajo de gestión de datos para los científicos de datos y les permite centrarse en la creación de modelos de producción.

  • Bibliotecas y frameworks de código abierto

    Utilice e importe bibliotecas y marcos de código abierto de Python y R para permitir la exploración, transformación, visualización y machine learning de datos. Incluyen, pero no se limitan a: pandas, Dask y NumPy y dplyr para la transformación; Seaborn, Plotly y Matplotlib y ggplot2 para la visualización; y TensorFlow, Keras, y PyTorch para la creación de modelos.

  • Elección de implementación

    Implemente rápidamente modelos para permitir el acceso de aplicaciones y analistas de negocios. Los modelos se pueden implementar con una API REST en una arquitectura en la nube escalable, sin servidor, como Oracle Functions o directamente en la base de datos.

  • Explicación de modelos

    La explicación de modelos permite a expertos y no expertos por igual comprender el comportamiento general de un modelo, así como las predicciones de modelos individuales. Con detalles de predicción y explicación de modelos, es fácil comprender la importancia de las características y lo que más influye en las predicciones.

  • Acceda a cualquier información de forma flexible y sencilla

    Acceda a datos en múltiples formatos (incluidos CSV, Excel y JSON), múltiples fuentes (incluido el almacenamiento de objetos, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL y Hadoop) y múltiples ubicaciones (on-premises, Oracle Cloud y otras nubes).

  • Soporte para múltiples lenguajes de programación

    Los data scientists pueden desarrollar soluciones de data science y machine learning utilizando los lenguajes más populares, incluidos Python, R y SQL. Las organizaciones logran resultados mejores y más rápidos cuando los data scientists pueden utilizar libremente los lenguajes que mejor se adaptan a tareas específicas.

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