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Soluzioni di data science

Crea e valuta modelli di Machine Learning (ML) di qualità superiore. Aumenta la flessibilità aziendale mettendo rapidamente a disposizione dati affidabili e supportando obiettivi aziendali basati sui dati con la distribuzione di modelli ML più semplici.

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Cos'è la Data Science?

Il ciclo di vita dei modelli di machine learning

La creazione di un modello di machine learning è un processo iterativo. In questo ebook, analizziamo il processo e descriviamo come vengono costruiti i modelli di machine learning.

Prova un workshop sul machine learning

Esplora i blocchi appunti e crea o testa algoritmi di machine learning. Prova AutoML e visualizza i risultati di Data Science.

Perché scegliere le soluzioni di data science di Oracle?

Creare e convalidare più velocemente modelli di alta qualità

Crea modelli di alta qualità in modo più semplice e veloce. Le funzionalità di Machine Learning automatizzato esaminano rapidamente i dati e consigliano i migliori algoritmi e le caratteristiche dei dati ottimali. Inoltre, il Machine Learning automatizzato ottimizza il modello e illustra i risultati del modello.

Ottenere migliori risultati lavorando con tutti i dati

I data scientist devono accedere ai dati in diversi formati da diverse fonti, sia on-premise sia nel cloud. Usa gli strumenti di preparazione e integrazione dei dati tramite trascinamento per spostare i dati in un data lake o in un data warehouse, semplificando l'accesso ai data scientist.

Fornire un'intelligenza artificiale affidabile

L'AI è più affidabile quando più contributor collaborano in modo efficace e gli strumenti di Machine Learning forniscono spiegazioni e valutazioni dei modelli. Oracle Security Tools e le interfacce utente consentono a più ruoli di partecipare a progetti e condividere modelli. La spiegazione indipendente dal modello consente a data scientist, executive e ad analisti aziendali di avere fiducia nei risultati.

Soluzioni di data science

Accelerare lo sviluppo dei modelli di Machine Learning

Consente ai data scientist di creare, istruire e gestire modelli di Machine Learning su Oracle Cloud utilizzando un ecosistema open source Python migliorato da Oracle per il Machine Learning automatico (AutoML), la valutazione e la spiegazione dei modelli.


Il Machine Learning per tutti

Crea e distribuisci modelli di Machine Learning in Oracle Autonomous Database utilizzando algoritmi integrati nel database scalabili e ottimizzati.


Creare modelli di Machine Learning senza spese

L'operatività è assicurata nel giro di qualche minuto grazie agli ambienti basati su GPU, preconfigurati con IDE, notebook e framework di Machine Learning più diffusi. Distribuisci facilmente da Oracle Cloud Marketplace sulla forma di calcolo desiderata.


Completare l'ambiente con data service end-to-end

Una piattaforma di data science è molto più di un buon set di strumenti per la creazione di modelli di Machine Learning. La piattaforma di data science di Oracle include un set completo di funzionalità per supportare una pipeline di data science end-to-end.

Moduli

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Seattle Sounders FC ottiene la soluzione di data science da Oracle

 
Scopri Oracle Cloud Infrastructure
Settore: SPORTS TECHNOLOGY
22 marzo 2021

Distribuzione di modelli per previsioni in tempo reale in Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Tzvi Keisar, Senior Principal Product Manager, Oracle

Siamo lieti di annunciare il rilascio della distribuzione dei modelli, che consente di servire i modelli di machine learning come endpoint HTTP, ricevere le richieste e inviare di nuovo le risposte con le previsioni dei modelli in tempo reale.

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Caratteristiche del data science

  • AutoML

    Il Machine Learning automatizzato (AutoML) aiuta i data scientist automatizzando la selezione degli algoritmi, la selezione delle caratteristiche e la regolazione del modello. Ciò consente risultati più rapidi e accurati che richiedono meno tempo di elaborazione. AutoML consente inoltre ai non esperti di sfruttare potenti algoritmi di machine learning per creare modelli di migliore qualità.

  • Algoritmi ottimizzati nel database

    Oracle Database include oltre 30 algoritmi altamente performanti e completamente scalabili che coprono tecniche di Machine Learning di uso comune, come l'individuazione di anomalie, la regressione, la classificazione, il clustering e altro ancora. Non è necessario spostare i dati già presenti in Oracle Database, riducendo il carico di lavoro di gestione dei dati per i data scientist e consentendo loro di concentrarsi sulla creazione di modelli di produzione.

  • Framework e librerie open source

    Utilizza e importa librerie e framework open source da Python e R per abilitare l'esplorazione, la trasformazione, la visualizzazione dei dati e il machine learning. Sono incluse, a titolo esemplificativo: pandas, Dask, NumPy, dplyr per la trasformazione, Seaborn, Plotly, Matplotlib e ggplot2 per la visualizzazione e TensorFlow, Keras e PyTorch per la creazione di modelli.

  • Scelta di sviluppo

    Distribuisci rapidamente modelli per l'accesso da parte di applicazioni e business analyst. I modelli possono essere distribuiti con un'API REST in un'architettura Cloud scalabile serverless come Oracle Functions o direttamente nel database.

  • Spiegazione del modello

    La spiegazione del modello consente agli esperti e ai non esperti di comprendere il comportamento generale di un modello e le previsioni del modello individuale. Con la spiegazione del modello e i dettagli di previsione, è facile comprendere l'importanza delle caratteristiche e ciò che più influenza le previsioni.

  • Accedere a qualsiasi dato in modo flessibile e semplice

    Accedi ai dati in più formati (inclusi CSV, Excel e JSON), più origini (inclusi storage di oggetti, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL e Hadoop) e più posizioni (on-premise, Oracle Cloud e altri cloud).

  • Supporto per più linguaggi di scripting

    I data scientist possono sviluppare soluzioni di data science e machine learning utilizzando i linguaggi più diffusi, tra cui Python, R e SQL. Le organizzazioni ottengono risultati migliori e più rapidi quando i data scientist possono utilizzare i linguaggi più adatti a particolari attività.

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