Machine Learning in Oracle Database

Oracle DatabaseのMachine Learning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。

オラクル、生成AIを強化し開発者の生産性を飛躍的に向上させる統合ベクトル・データベースを発表

Oracle Database 23cの新しいAIベクトル類似性検索では、セマンティックデータとビジネスデータの検索を組み合わせて、精度の高い回答を迅速かつセキュアに提供できます。

Oracle Machine Learningのメリット

  • データベース内モデルの構築とデータのスコアリング

    データ・サイエンティストと開発者は、モデルを構築し、データをより迅速かつ大規模にスコアリングできます。データを抽出して分析エンジンに渡す必要はありません。Oracle Exadataのスケールアウト・アーキテクチャとスマート・スキャン・テクノロジーは迅速な結果をもたらします。

  • セキュリティ

    Oracle Machine Learningを使用するデータ・サイエンティストと開発者は、Oracle Databaseの組み込みのセキュリティ、暗号化によっても、ユーザー・データとモデルへのロールベースのアクセスによっても保護されます。

  • 迅速なエンタープライズ導入

    開発者とより広範なデータサイエンス・チームは、SQLおよびRESTインターフェイスを使用する簡単な導入オプションにより、機械学習モデルの可用性を即時に実現します。

  • データ移動なし

    データ・サイエンティストと開発者は、データがOracle Databaseにある場所でデータを処理して、モデルの構築と導入を簡素化し、アプリケーションの開発時間を短縮し、データのセキュリティを向上させます。

  • 高性能コンピューティング

    データ・サイエンティストは、Oracle Exadataに独自の最適化を施し、Oracle Databaseの組み込みの並列処理とスケーラビリティを使用して、データ準備、モデル構築、およびデータ・スコアリング中のパフォーマンスの問題を回避します。

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Oracle Machine Learningのお客様成功事例

世界中のお客様は、オラクルのデータベース内の機械学習機能を利用して、複雑で重要なデータドリブンの問題を解決しています。

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バルドスタ州立大学のロゴ
NHS Customerのロゴ

英国のNHSはOracle Machine Learningを使用して16億ポンドの節約に成功し、より優れた個別ケアを提供しています。

2021年2月23日

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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