Machine Learning in Oracle AI Database
Machine Learning in Oracle AI Databaseは、SQL、R、Python、REST、自動機械学習（AutoML）、ノーコードのインターフェイスを使用して、データ探索、準備、および大規模な機械学習（ML）モデリングをサポートします。30以上の高パフォーマンスのデータベース内アルゴリズムが含まれており、アプリケーションですぐに使用できるモデルを生成します。データベースにデータを保持することで、組織はアーキテクチャ全体を簡素化し、データの同期とセキュリティを維持できます。これにより、データ・サイエンティストやその他のデータ専門家は、機会学習のライフサイクルの主な要素を簡素化および自動化することで、モデルを迅速に構築できます。
Oracle AI Database 26aiがAIデータ革命を加速
オラクルは、AIをOracle AI Database 26aiの中核に組み込みました。これにより、「あらゆる場所のすべてのデータにセキュアにAIをもたらす」というオラクルのコミットメントをさらに推進します。
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Oracle Machine Learning for Rの更新
Oracle Machine Learning for Rでは、Oracle R Distribution 4.4.1がサポートされるようになり、パフォーマンスの向上と機能の強化を実現しています。オープンソースのR 4.4.1との互換性を維持し、最適化されたマルチコア処理と効率的な開発者エクスペリエンスを提供します。
Oracle Machine Learning for Rの更新に関するニュースを読む -
デフォルトの埋込み生成モデルが使用可能に
Hugging FaceのONNX形式のall-MiniLM-L12-v2モデルのダウンロード可能な拡張バージョンが使用可能になりました。Oracle AI Databaseに直接読み込み、Oracle AI Vector Searchでベクトル埋込みを生成できます。
「デフォルトの埋込み生成モデルが使用可能に」に関するモデルの詳細 -
多言語サポートによるセマンティック類似検索
Hugging Faceの多言語埋込みモデルの拡張バージョンを簡単に読み込んで、100言語にわたるセマンティック検索を可能にし、異なる言語にまたがるユースケースを実現できます。
多言語サポートによるセマンティック類似検索に関するブログ記事を読む
Machine Learning in Oracle AI Databaseが選ばれる理由
Oracle AI Databaseは、データ管理、モデル開発および導入オプション、データおよびモデルの監視、チームのコラボレーションをサポートします。組み込みの自動化、データベース内の実行パフォーマンス、およびスケーラビリティにより、生産性を向上させます。データの偏りを特定し、予測に寄与する要因を明らかにします。
データベース内操作
別々の分析エンジンにデータを抽出することなく、より迅速かつ大規模にモデルを構築し、データをスコアリングします。Oracle Exadataのスケールアウト・アーキテクチャとSmart Scanテクノロジーにより、結果がより迅速に得られます。
多言語対応のAPI
データベース内のデータの調査と準備、機械学習のモデリング、ソリューションの導入には、SQL、Python、Rのインターフェイスから選択できます。さらに、SQLとRESTを使用してPythonとRのソリューションを導入することもできます。
データ移動作業が不要
Oracle AI Databaseに格納されているデータをその場で処理することで、データの調査と準備、モデルの構築と導入を簡素化できます。アプリケーション開発時間を短縮し、複雑さを軽減し、データセキュリティに対応します。
ノーコードのモデル構築
データ・サイエンティストの生産性を向上させます。また、専門家でないユーザーもノーコードのAutoMLユーザー・インターフェイスを通じて、強力なデータベース内分類アルゴリズムや回帰アルゴリズムにアクセスできるようにします。
データおよびモデルの監視
自社のデータと機械学習モデルが時間とともにどのように変化するかを把握し、データの問題が企業に重大な悪影響を及ぼす前に是正措置を講じることができます。RESTエンドポイントとノーコードのユーザー・インターフェイスを使用します。
迅速なエンタープライズ導入
SQLおよびRESTインタフェースを使用した簡単な導入オプションにより、機械学習モデルの即時可用性を実現します。
自社モデルの持ち込み
Open Neural Network Exchange（ONNX）形式のテキスト変換、分類、回帰、およびクラスタリング・モデルをインポートし、データベース内ONNXランタイムを使用してSQL環境で実行できます。ONNX形式のモデルをOracle Machine Learning Servicesに導入して、リアルタイムの推論ユースケースに使用できます。
高性能コンピューティング
Oracle AI Databaseに組み込まれた並列処理機能とスケーラビリティ、およびOracle Exadata向けの独自の最適化機能を使用して、データ準備、モデル構築、データ・スコアリング時のパフォーマンス問題を回避します。
組み込みのセキュリティ
Oracle AI Databaseに組み込まれたセキュリティと暗号化のメリットが得られます。ユーザーデータ、データベース内モデル、サードパーティ・モデル、RおよびPythonオブジェクトとスクリプトへの、ロールベースのアクセスが可能になります。
Machine Learning in Oracle AI Databaseのお客様事例
Oracle Machine Learning for Pythonの紹介
オラクル、データサイエンス／機械学習担当シニアディレクター、Mark Hornick
データ・サイエンティストと開発者はPythonの強力な機能をわかっており、Pythonが広く採用されていることがその成功の証です。現在、PythonユーザーはOracle Autonomous Databaseでデータを分析するときにこの機能を拡張できます。Oracle Machine Learning for Python（OML4Py）により、オープンソースのPythonスクリプト言語と環境を企業とビッグデータで利用できるようになります。
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