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データ準備

柔軟なデータ・アクセス

データ・サイエンティストは、任意のクラウドまたはオンプレミスのあらゆるデータ・ソースにアクセスして使用できます。これにより、より適切なモデルにつながる可能性の高いデータ機能が提供されます。

データラベリング

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)Data LabelingはAIおよび機械学習モデルをさらに正確にトレーニングするラベル付きデータセットを構築するためのサービスです。OCI Data Labelingを使用すると、開発者とデータ・サイエンティストは、データの組み立て、データセットの作成と閲覧、データレコードへのラベルの適用を行うことができます。

Sparkを使用した大規模なデータ準備

インタラクティブなSparkクエリをOCI Data Flow Sparkクラスターに送信できます。また、Oracle Accelerated Data Science SDKを使用してSparkアプリケーションを簡単に開発し、それをOCI Data Flow上で大規模に実行できます。これらはすべてData Science環境内から可能です。

特徴量ストア(プレビュー)

特徴量エンジニアリングのパイプラインを定義し、完全に管理された、実行機能な特徴量を構築します。特徴量と特徴量パイプラインの両方をバージョン管理し、ドキュメント化します。特徴量へのアクセスを共有、管理、制御します。バッチおよびリアルタイムの推論シナリオで特徴量を使用します。

Accelerated Data Scienceを使用して複数のデータ・ソースに接続する(17: 23)

モデルの構築

JupyterLabインターフェイス

組み込みのクラウドホスト型JupyterLabノートブック環境を使用することで、データ・サイエンスのチームは、使い慣れたユーザー・インタフェースによりモデルを構築およびトレーニングできます。

OCI Data ScienceのJupyterLabの概要(21:38)

オープンソースの機械学習フレームワーク

OCI Data Scienceは、TensorFlowやPyTorchなどの、柔軟性に優れ、データ・サイエンティストが使い慣れた何百もの一般的なオープン・ソース・ツールとフレームワークを提供します。または、好みのフレームワークを追加できます。OCIとAnacondaの戦略的パートナーシップにより、OCIユーザーはAnacondaリポジトリから直接パッケージを無料でダウンロードおよびインストールできるため、セキュアなオープンソースにこれまで以上にアクセスしやすくなっています。

Oracle Accelerated Data Science(ADS)ライブラリ

Oracle Accelerated Data Science SDKは、エンドツーエンドのデータ・サイエンス・ワークフロー全体を通じてデータ科学者をサポートする、使いやすいPythonツールキットです。

モデルのトレーニング

グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)を含む強力なハードウェア

データ・サイエンティストは、NVIDIA GPUによって、より短い時間で深い学習モデルを構築およびトレーニングできます。CPUと比較すると、パフォーマンスが5倍から10倍高速になる場合があります。

ジョブ

ジョブを使って、反復可能なデータ・サイエンス・タスクをバッチ・モードで実行します。ベアメタルNVIDIA GPUと分散トレーニングのサポートにより、モデル・トレーニングをスケールアップできます。

ジョブ・アーティファクトのコンソール内編集

コード・エディタを使用して、OCIコンソールから直接、データ・サイエンス・ジョブ・アーティファクトを簡単に作成、編集、実行できます。Git統合、自動バージョニング、パーソナライズなどが付属しています。

ガバナンスとモデル管理

モデル・カタログ

データ・サイエンティストは、モデル・カタログを使用して、完成した機械学習モデルを保存および共有します。カタログはアーティファクトを保存し、モデルの分類とコンテキストに関するメタデータ、ハイパーパラメータ、モデルの入力および出力データ・スキーマの定義、ソースコードやトレーニング環境などモデルの由来に関する詳細な来歴情報を取得します。

モデルの評価と比較

新しいデータに対するモデルのパフォーマンスを測定し、モデル候補を比較するためのメトリックとビジュアライゼーションの包括的なスイートを自動的に生成します。

モデル説明

自動化されたモデル説明により、データ・サイエンティストはモデルの全体的な動作を理解できます。また、何がモデルの予測に影響を与えたかについてのガイダンスを消費者に提供します。

解釈可能な機械学習(29:43)

再現可能な環境

事前構築され、キュレートされたConda環境を活用して、NLP、コンピュータ・ビジョン、予測、グラフ分析、Sparkなどのさまざまなユースケースに対応します。カスタム環境を公開し、同僚と共有することで、トレーニングおよび推論環境を再現できるようにします。

バージョン管理

データ・サイエンティストは組織のGitリポジトリに接続して、機械学習による作業を保存および取得できます。

自動化とMLOps

管理モデルの導入

機械学習モデルをHTTPエンドポイントとして導入し、新しいデータを使用してリアルタイムでモデル予測を提供します。クリックするだけでモデル・カタログから導入でき、OCI Data Scienceはコンピュートのプロビジョニングやロード・バランシングなど、すべてのインフラストラクチャ操作を処理します。

パイプラインの自動化

MLパイプラインの作成、デバッグ、追跡、管理、実行を行うフルマネージド・サービスにより、モデル開発、トレーニング、デプロイのワークフローを運用化および自動化します。

MLモニタリング

データおよびコンセプトのドリフトがないか、運用中のモデルを継続的に監視します。データ・サイエンティスト、サイト・リライアビリティ・エンジニア、DevOpsエンジニアがアラートを受信し、モデルの再トレーニングの必要性を迅速に評価できるようにします。

MLアプリケーション

もともとはオラクル独自のSaaSアプリケーションにAI機能を組み込むために設計されたMLアプリケーションです。現在では、顧客ごとに数百のモデルを持つISVが、開発、プロビジョニング、継続的な保守とフリート管理などのMLOpsライフサイクル全体を自動化するために利用可能です。