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Preguntas más populares

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.

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machine learning para una empresa inteligente y productiva

El machine learning está cambiando la forma en que funcionan las empresas. Descubra cómo Oracle está haciendo lo posible para la empresa autónoma en este ebook.

O’Reilly: el machine learning se sube a la nube

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.

Consulte el ebook sobre machine learning (PDF)
productivo

Obtenga mejores resultados trabajando con todos los datos

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

Lea el ebook sobre la detección de datos (PDF)
flexible

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 científicos de datos, analistas de negocios y ejecutivos a confiar en los resultados.

Lea más sobre data sciente acelerada
Fiable

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 AgroScout

AgroScout y Oracle: combatimos el hambre con tecnología de última generación

 

Descubra Oracle Cloud Infrastructure
Industria: ALTA TECNOLOGÍA
Ubicación: ISRAEL
11 de marzo de 2020

Inteligencia Artificial (IA) sólida en servicios financieros

Swetasudha Panda, miembro sénior del personal técnico, Oracle Labs

Los modelos de machine learning se utilizan cada vez más para tomar decisiones fundamentales en varios dominios regulados, como las decisiones de contratación o crédito/préstamo. Sin embargo, en algunos casos, se ha observado que dichos modelos exhiben un comportamiento discriminatorio con respecto a varios grupos protegidos legalmente reconocidos.

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Características de la plataforma Data Science

  • 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.

  • 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 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.

  • 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 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.

  • 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).

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