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Plataforma de data science
La plataforma data science de Oracle 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.
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.
El machine learning basado en la nube puede facilitar información empresarial que genere un cambio. Descubra cómo con este nuevo ebook O'Reilly.
¿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
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.
Implementación de un modelo de machine learning con Oracle Functions
JR Gauthier, científico de datos principal de productos, OraclePara obtener resultados de data science más rápidos, cree y forme modelos de machine learning en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science, luego impleméntelos en Oracle Functions.
Características de la plataforma Data Science
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AutoML
El machine learning automatizado (AutoML) ayuda a los científicos de datos al automatizar la selección de algoritmos y la selección de datos , así como el ajuste de los modelos. Esto permite obtener resultados de forma más rápida, precisa y fiable en menor tiempo.
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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.
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Bibliotecas y frameworks de código abierto
Utilice e importe bibliotecas y frameworks de código abierto de su elección para permitir la transformación, visualización y creación de modelos de datos. Incluyen, pero no se limitan a: pandas, Dask y NumPy para la transformación, Seaborn, Plotly y Matplotlib para la visualización, y TensorFlow, Keras, y PyTorch para la creación de modelos.
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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.
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Explicación de modelos
La explicación de los modelos permite que tanto los expertos como los no expertos comprendan qué ha provocado que un modelo haya arrojado un resultado en particular. Con la explicación de los modelos, es fácil comprender la importancia de las características y cómo generar más o menos resultados.
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Acceda a cualquier información de forma flexible y sencilla
Use Python para acceder a datos en formatos diferentes (incluidos CSV, Excel o JSON, entre otros), fuentes diferentes (incluido el almacenamiento de objetos, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL y mucho más) y ubicaciones diferentes (locales, Oracle Cloud y otras nubes).
Recursos
Experiencia práctica gratuita
Pruebe herramientas para crear modelos de machine learning. No necesita registrarse para obtener una cuenta en la nube.
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