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Preguntas más populares

Oracle Machine Learning

Oracle Machine Learning acelera la creación de modelos de machine learning para data scientists al eliminar la necesidad de mover datos a sistemas dedicados de machine learning.

Experimente Oracle Machine Learning

Oracle Machine Learning

Algoritmos dentro de la base de datos

Los data scientists pueden crear e implementar fácilmente modelos de machine learning de alto rendimiento con más de 30 algoritmos escalables integrados en Oracle Database.
Descubra las técnicas de machine learning y los algoritmos de soporte (PDF)

Sin traslado de datos

Los data scientists y los desarrolladores pueden procesar los datos donde residen para ayudar a simplificar la creación y la implementación de modelos, reduciendo el tiempo de desarrollo de aplicaciones y ayudando a garantizar la seguridad de los datos.

Única fuente de confianza

Los data scientists pueden maximizar la oportunidad y la relevancia de los procesos de machine learning mediante el análisis de los datos comerciales actuales dentro de la base de datos.

Preparación automática de datos

Los data scientists pueden acelerar el tiempo de conocimiento automatizando las transformaciones comúnmente requeridas para los algoritmos de machine learning en la base de datos.

Implementación empresarial rápida

Los desarrolladores logran una disponibilidad inmediata del modelo de machine learning con SQL simple y opciones de implementación sencillas mediante las interfaces Representational State Transfer (REST).

Oracle Machine Learning Notebooks

Los data scientists y los desarrolladores utilizan una interfaz de colaboración multiusuario interactiva y fácil de usar basada en la tecnología de notebook Apache Zeppelin, que admite disponibilidad para SQL e intérpretes PL/SQL para Oracle Autonomous Database.

Oracle Machine Learning for SQL

Los data scientists pueden simplificar la creación de modelos de machine learning utilizando SQL y PL/SQL habituales para la preparación de datos, así como la creación, evaluación e implementación de modelos de machine learning dentro de Oracle Database.

Oracle Machine Learning for R

Los usuarios de R obtienen el rendimiento y la escalabilidad de Oracle Database para la exploración de datos, la preparación y el machine learning desde una interfaz R bien integrada que ayuda a implementar fácilmente las funciones R definidas por el usuario con SQL en Oracle Database.

Oracle Data Miner

Los data scientists y los analistas de datos pueden usar la interfaz de arrastrar y soltar del complemento SQL Developer para explorar datos y crear metodologías analíticas (flujos de trabajo) que se pueden compartir y programar para resolver problemas basados en datos.

Oracle Machine Learning for Spark

Los data scientists pueden utilizar todos los nodos de un clúster big data con algoritmos escalables basados en Spark en datos de Hive, Impala, HDFS a través de una API R para crear modelos y evaluar datos más rápidamente.

Computación de alto rendimiento

Los data scientists pueden evitar problemas de rendimiento durante la preparación de datos, la creación de modelos y la evaluación de datos utilizando el paralelismo y la escalabilidad integrados de Oracle Database, con optimizaciones para Oracle Exadata y otros entornos.

Base de datos convergente

Los desarrolladores pueden implementar fácilmente Oracle Machine Learning en diversas aplicaciones utilizando múltiples tipos de datos, como datos espaciales y gráficos, aprovechando las capacidades convergentes de Oracle Database.

Clasificación en base de datos

Los data scientists y los desarrolladores pueden evaluar rápidamente grandes volúmenes de datos utilizando la tecnología del «escaneado inteligente» de Exadata para ofrecer resultados más rápidos.

Seguridad

Los data scientists y los desarrolladores que utilizan Oracle Machine Learning están protegidos gracias a la seguridad incorporada de Oracle Database, el cifrado y el acceso basado en roles a los datos del usuario y los modelos Oracle Machine Learning en base de datos.

Vea todos los éxitos de clientes

Historias de éxito de clientes de Oracle Machine Learning

Los clientes de todo el mundo aprovechan las capacidades del machine learning en la base de datos de Oracle para resolver problemas complejos e importantes basados en datos.

Logotipo de CaixaBank
Logotipo de DX Marketing
Logotipo de Forth Corporation
Logotipo del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido
Logotipo de StubHub
Logotipo de Unicredit
Logotipo de Valdosta State University
Logotipo de NHS Customer

El Servicio Nacional de Salud del Reino Unido ahorra 1600 millones de £ y ofrece mejor atención personalizada con Oracle Machine Learning.

Casos de uso de Oracle Machine Learning

  • Predicción del comportamiento

    Prevea el comportamiento de compra, la rotación y los impagos de préstamos de los clientes en función de una vista integral de los clientes para aumentar las ganancias y la satisfacción de dichos clientes.

  • Detección de anomalías y fraudes

    Identifique fraudes en transacciones financieras, reclamaciones e informes de gastos en tiempo real para reducir riesgos y pérdidas.

  • Descubra nuevos segmentos

    Encuentre oportunidades ocultas para hacer crecer el negocio con nuevos mercados, segmentos de clientes y perfiles de usuarios antes desconocidos.

  • Análisis y recomendaciones para la cesta de la compra

    Procese grandes volúmenes de transacciones para identificar nuevas ofertas y oportunidades de ventas adicionales para el marketing dirigido.

  • Analítica cognitiva

    Mejore las experiencias de los clientes con la identificación de temas, sensaciones y similitudes en texto no estructurado.

15 de agosto de 2020

Serie sobre la función cambiante del administrador de bases de datos: ¡De profesional de datos de Oracle a científico de datos de Oracle en 6 semanas!

Charlie Berger, director sénior, machine learning, inteligencia artificial y analítica cognitiva, Oracle

Lea las últimas novedades en una serie de publicaciones en el blog que explican en detalle los 6 pasos del ciclo de vida del machine learning. Ideal para los científicos sin datos que desean comprender la mejores prácticas y comenzar con Oracle Machine Learning.

Lea la publicación completa

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