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急上昇中の質問
クラウドでの共同エンドツーエンドの機械学習
Oracle Data Science Cloudサービスを使用すると、データサイエンスチームは作業の整理、データとコンピューティングリソースへのアクセス、Oracle Cloudでモデル構築、トレーニング、デプロイ、モデル管理が簡単にできるようになります。このプラットフォームにより、データサイエンスチームの生産性が向上し、より多くの作業をより迅速に展開して、組織に機械学習で力付けることができます。
コラボレーションおよび統合
プロジェクトベースのUIにより、データサイエンスチームは、組み込みのバージョン管理によってバックアップされたすべての作業をエンドツーエンドのモデリングワークフローで共同で作業し、高性能なOracle Cloud Infrastructureと緊密に統合されたプラットフォームで最高のオープンソース機械学習を活用できます。
セルフサービス
データサイエンティストがあらゆるサイズの分析にすばやく取り組むのに必要な、コンピューティング、データ、パッケージへのセルフサービスアクセスで、セッションを即座に開始します。
エンタープライズグレード
現代の企業のニーズを満たすように設計されたフル管理のプラットフォーム。
製品の特長
すべて開く すべて閉じる共同作業スペース
- プロジェクトベースのUIは、データサイエンスの運用を簡素化して、チームがクラウドで共同作業できるようにします。
- 主要なバージョン管理プロバイダのネイティブサポートにより、すべての作業がプラットフォーム全体で同期されるようにします。
- Oracle Identity Cloud Serviceとの統合により、マネージャや管理者は、プロジェクトやデータにアクセスできるユーザーを制御できます。
プロジェクト
バージョン管理
アクセス制御
モデルのライフサイクル管理
- 高性能なOracle Cloud Infrastructureを活用して、ノートブック環境内でモデルを構築およびトレーニングします。
- モデルをスケーラブルなREST APIとして簡単に展開します。
- モデルのパフォーマンスに関するメトリックを評価します。
モデル開発
ワンクリックでモデル展開
モデルの監視
オープンソースのサポート
- 組み込みのクラウドホスト型Jupyterノートブックを使用すると、チームはPythonを使用してモデルを構築およびトレーニングできます。
- Plotly、Matplotlib、Bokehなどの一般的なオープンソースの視覚化ツールを活用して、データを視覚化および探索します。
- TensorFlowやscikit-learnなどの一般的な機械学習フレームワークで環境を起動するか、他のオープンソースパッケージを簡単にインストールします。
ノートブック
視覚化ツール
オープンソースの機械学習フレームワーク
データへのアクセスと計算
- Oracle Object Storage Cloudに保存されているデータを活用します。
- Oracle Cloud Infrastructureでコンテナを起動し、Kubernetesを利用してさまざまなサイズの分析に取り組みます。
- 安全な認証情報を使用して、Oracle Object Storage Cloudのデータに安全にアクセスします。