Data Science Service
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science è una piattaforma completamente gestita che consente ai team di data scientist di creare, perfezionare, distribuire e gestire modelli di machine learning utilizzando Python e strumenti open source. Usa un ambiente basato su JupyterLab per sperimentare e sviluppare modelli. Esegui lo scale up dell'addestramento dei modelli con le GPU NVIDIA e la formazione distribuita. Porta i modelli in produzione e mantienili in buono stato con le funzionalità MLOps, come pipeline automatizzate, distribuzioni di modelli e monitoraggio dei modelli.
La creazione di un modello di machine learning è un processo iterativo. Scopri di più su ogni fase, dalla raccolta dei dati all'implementazione dei modelli e al monitoraggio.
L'intelligenza artificiale sta cominciando rapidamente a far parte di tutte le funzioni di business. IDC analizza best practice e consigli per l'AI aziendale.
Perché utilizzare OCI Data Science?
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Data science altamente performante
Accedi a flussi di lavoro automatizzati per la creazione di modelli. Semplifica la messa in funzione del machine learning con job riutilizzabili e l'orchestrazione end-to-end per il ciclo di vita del machine learning. Esegui carichi di lavoro distribuiti e altamente performanti con accesso alle GPU a costi ridotti.
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Piattaforma aperta
Sfrutta al meglio il machine learning su Oracle con partnership importanti, come Anaconda. Inserisci modelli, dati e codice nel formato di cui hai bisogno.
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Supporto avanzato
Ottieni vantaggi dal trattamento di prima qualità per le partnership strategiche di machine learning. Lo staff di Oracle include data scientist dedicati a garantire il successo della tua organizzazione.
Successi e partnership dei clienti di data science
Casi d'uso di Data Science
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Assistenza sanitaria: rischio di riammissione in ospedale
Crea un modello predittivo per identificare i fattori di rischio e prevedere il rischio di riammissione in ospedale dopo la dimissione. Utilizza i dati, come l'anamnesi e le condizioni di salute del paziente, i fattori ambientali e l'andamento generale dell'assistenza medica, per creare un modello più solido che contribuisca a fornire un servizio migliore a costi ridotti.
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Retail: prevedi il valore vita utile cliente
Utilizza tecniche di regressione sui dati per prevedere la spesa futura dei clienti. Esamina le transazioni passate e combina i dati cronologici dei clienti con altri dati su tendenze, livelli di reddito e persino fattori come le condizioni meteorologiche per creare modelli di machine learning che determinino se creare campagne di marketing per mantenere i clienti correnti o acquisirne di nuovi.
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Produzione: manutenzione predittiva
Crea modelli di rilevamento delle anomalie in base ai dati dei sensori per rilevare i guasti alle apparecchiature prima che diventino un problema più grave o utilizza modelli di previsione per pianificare la fine del ciclo di vita di parti e macchinari. Aumenta il tempo di attività di veicoli e macchinari tramite metriche delle operazioni di machine learning e monitoraggio.
Finance: rilevamento delle frodi
Previeni frodi e crimini finanziari con la data science. Crea un modello di machine learning in grado di identificare eventi anomali in tempo reale, inclusi importi fraudolenti o tipi insoliti di transazioni.
Portare i modelli di machine learning alla produzione e oltre con MLOps su OCI
Tzvi Keisar, Senior Principal Product Manager
I modelli di formazione per generare previsioni accurate sono un'attività complessa che richiede una vasta esperienza nel campo della data science. Il carico di lavoro non si esaurisce con la creazione del modello. Un altro compito importante da svolgere è l'adattamento del modello per generare previsioni su nuovi dati nella vita reale, un procedimento spesso chiamato "realizzazione concreta del modello". Si tratta di un'attività tanto complessa quanto la creazione del modello. In effetti, potresti aver letto qualche articolo sulla sorprendente percentuale di progetti basati sull'intelligenza artificiale che non vanno a buon fine durante il tentativo di implementazione in produzione.
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