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Domande di tendenza

Piattaforme di data science

La piattaforma di data science di Oracle migliora la produttività con capacità senza precedenti. 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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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.

O'Reilly: il Machine Learning approda sul Cloud

Il Machine Learning basato sul Cloud può offrire insight alle aziende che creano cambiamento. Scopri come con questo nuovo e-book di O'Reilly.

Perché una piattaforma di data science da 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.

Vedi l'e-book sul Machine Learning (PDF)
produttività

Ottenere migliori risultati lavorando con tutti i dati

I data scientist devono accedere ai dati in diversi formati da diverse fonti di dati, 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.

Leggi l'e-book sulla discovery dei dati (PDF)
flessibilità.

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.

Ulteriori informazioni su Accelerated Data Science
Consolidato

Oracle Data Science Platform

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

Logo AgroScout

AgroScout e Oracle: combattere la fame con tecnologie di nuova generazione

 

Esplora Oracle Cloud Infrastructure
Settore: ALTA TECNOLOGIA
Posizione: ISRAELE
11 marzo 2020

Solida AI nei servizi finanziari

Swetasudha Panda, Senior Member of Technical Staff, Oracle Labs

I modelli di Machine Learning sono sempre più utilizzati nei processi decisionali critici in vari settori regolamentati, ad esempio per decisioni relative a crediti/prestiti o ad assunzioni. Tuttavia, in più occasioni, tali modelli hanno mostrato comportamenti discriminatori rispetto a vari gruppi protetti legalmente riconosciuti.

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Caratteristica della piattaforma di data science

  • AutoML

    Il Machine Learning automatizzato (AutoML) aiuta tutti i data scientist automatizzando la selezione degli algoritmi, la selezione dei dati e delle caratteristiche e la regolazione del modello. Ciò consente tempi più rapidi per il raggiungimento dei risultati, risultati più accurati e affidabili e tempi di calcolo inferiori.

  • 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

    Usa e importa framework e librerie open source scelte per abilitare la trasformazione dei dati, la visualizzazione e la creazione di modelli. Queste includono, ma non sono limitate a: pandas, Dask e NumPy per la trasformazione, Seaborn, Plotly e Matplotlib 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 capire cosa ha causato la restituzione di un determinato risultato da parte di un modello. Ciò permette di comprendere l'importanza delle caratteristiche e come generare più o meno un risultato.

  • Accedere a qualsiasi dato in modo flessibile e semplice

    Usa Python per accedere ai dati in molti formati diversi (tra cui CSV, Excel, JSON e altro), molte fonti diverse (tra cui l'archiviazione di oggetti, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL e altro) e molte posizioni diverse (on-premise, Oracle Cloud e altri Cloud).

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