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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

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

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

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

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共同作業スペース

    プロジェクト

  • 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。
  • バージョン管理

  • 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。
  • アクセス制御

  • 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。

モデルのライフサイクル管理

    モデル開発

  • 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。
  • ワンクリックでモデル展開

  • モデルをスケーラブルなREST APIとして簡単に展開します。
  • モデルの監視

  • 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。

オープンソースのサポート

    ノートブック

  • 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。
  • 視覚化ツール

  • 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。
  • オープンソースの機械学習フレームワーク

  • 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。

データへのアクセスと計算

    データアクセス

  • Oracle Object Storage Cloudに保存されているデータを活用します。
  • セルフサービスのスケーラブルな計算

  • 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。
  • 安全な認証情報管理

  • 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。

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