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Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Scienceは、データ・サイエンティスト・チームのためのフルマネージド・プラットフォームであり、Pythonとオープン・ソース・ツールを使用して、機械学習モデルを構築、トレーニング、導入、管理できます。また、JupyterLabベースの環境を使用して、モデルを実験および開発できます。NVIDIA GPUと分散トレーニングで、モデル・トレーニングを拡張可能です。自動パイプライン、モデル・デプロイ、モデル・モニタリングなどのMLOps機能により、モデルを本番環境に移行しながら健全性を維持できます。

機械学習モデルのライフサイクル

機械学習モデルの構築は、反復的なプロセスです。データ収集からモデル展開、モニタリングまで、すべてのステップをご紹介します。

ガートナー・クイックアンサー: AIへの投資対する真のリターンとは?

AIを普及させるための戦略的投資モデルの策定方法をご紹介します。このガートナーのレポートでは、適切なAIへの投資の組み合わせに関する推奨事項を概説し、ROIの算出における公式を紹介しています。

IDC: 企業のビジネス変革

人工知能はビジネス機能全体に急速に統合されつつあります。エンタープライズAIのベストプラクティスと推奨事項について報告したIDCレポートをご覧ください。

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OCI Data Scienceのお客様成功事例

お客様はOCI Data Scienceを使用して、データサイエンスのコラボレーションを改善し、機械学習モデルの構築にかかる時間とコストを節約しています。

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Prosperdtx社、Oracle Cloudを使用して医療プランをパーソナライズ

主な利点

  • オープン・ソース・ツールはデータ・サイエンティストのために親しみやすさや高い産性を提供している

    JupyterLabに加え、Dask、scikit-learn、XGBoostなど数百のオープン・ソース・ライブラリとフレームワークで、データサイエンスの分野で最も一般的な言語のPythonを使用できます。または、柔軟性を最大限に高めるために選択したライブラリをインストールします。

  • OracleのAccelerated Data Scienceライブラリ・ツールキットはデータサイエンス・ワークフロー全体を高速化

    Accelerated Data Science(ADS)は、データサイエンス・ライフサイクル全体をカバーするエンドツーエンドのPythonライブラリであり、高品質のモデルをより迅速かつ簡単に作成できます。

    より高速な機械学習

    加速されたデータサイエンスについてのこのビデオを見る(1:01)

  • フルマネージド・インフラストラクチャにより生産性の向上と管理コストの削減を実現

    セルフサービス型のオンデマンド・インフラストラクチャを使用すると、データ・サイエンティストは、インフラストラクチャのプロビジョニングやメンテナンスについて心配することなく、あらゆる規模のプロジェクトに取り組むために必要なコンピュート・リソースとストレージ・リソースの量を選択できます。

    エンタープライズ向けの安全性

    チームベースのセキュリティ・ポリシーにより、データ・サイエンティストはプロジェクトにチームメンバーを含めることができます。これらのポリシーにより、モデル、コード、データへのアクセスを制御して、機密性の高い作業を保護しながらコラボレーションを促進できます。セキュリティ制御は、Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Managementと完全に統合されています。

    チュートリアルとサンプルノートブックが専門知識とベストプラクティスを提供

    データにアクセスする方法からモデルの説明の背後にある数学までのトピックをカバーする、数十のチュートリアルとサンプルノートブックを利用できます。実証済みの方法と実装のヒントを使用して、さまざまなビジネス上の問題への取り組みをすぐに開始できます。

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2021年3月19日

Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceでリアルタイム予測用のモデル導入が可能に

オラクル、シニア・プリンシパル製品マネージャー、Tzvi Keisar

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Scienceで、Model Deployment(モデル導入)という新機能がリリースされました。これにより、機械学習モデルをHTTPエンドポイントとして提供し、データのリアルタイム・スコアリングが可能になります。

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