Machine Learning in Oracle Database
Oracle Databaseでの機械学習は、データ検索と準備に加え、SQL、R、Python、REST、AutoMLおよび非コード・インタフェースを使用したスケールでの機械学習モデリングをサポートしています。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。
Python、R、SQLを使用して機械学習モデルをよりすばやく構築する方法をご覧ください。
Oracle Databaseで高性能の機械学習モデルを構築する
Autonomous DatabaseでのOracle Machine Learning
Oracle Machine Learning Notebooks
使い慣れたオープンソースベースのApache Zeppelinノートブック・テクノロジーにより、データ・サイエンティストと開発者は、生産性を高め、学習曲線を短縮できます。ノートブックは、Oracle Autonomous DatabaseのSQL、PL/SQL、Python、およびマークダウン・インタープリターをサポートしているため、ユーザーはモデルの開発時に選択した言語で作業できます。
- インタラクティブ製品ツアーを見る
- Autonomous Data WarehouseでのOracle Machine Learning Notebooksの使用に関する資料
- Autonomous Transaction ProcessingでのOracle Machine Learning Notebooksの使用に関する資料
- Autonomous JSON DatabaseでのOracle Machine Learning Notebooksの使用に関する資料
Oracle Machine Learning Services
Oracle Autonomous Databaseの外部で、ネイティブのデータベース内モデルとONNX形式の分類および回帰モデルを導入および管理する時間を短縮します。アプリケーション開発者は、統合が容易なRESTエンドポイントを使用できます。データ・サイエンティストは、導入された統合モデルをOracle Machine Learning AutoMLユーザー・インターフェイスから使用できます。
Oracle Machine Learning for SQL
データの準備、モデルの構築、評価、導入に使い慣れたSQLとPL/SQLを使用できるため、データ・サイエンティストは専門家でなくても、機械学習モデルをより簡単にすばやく作成できます。
Oracle Machine Learning AutoMLのユーザー・インターフェイス
Autonomous DatabaseでAutoMLをサポートするノーコード・ユーザー・インターフェイス。データ・サイエンティストは生産性を高めることができます。専門家でないユーザーでも分類と回帰のための強力なデータベース内アルゴリズムにアクセスしやすくなります。
Oracle Machine Learning for Python
データ・サイエンティストやその他のPythonユーザーは、Oracle Autonomous Databaseの組み込みのPython環境を高性能コンピューティング・プラットフォームとして活用することで、よりすばやくモデルを構築して実行できます。組み込みのAutoMLにより、アルゴリズムと機能の自動選択だけでなく、モデルのチューニングと選択も可能になります。さらに、これらの機能により、ユーザーの生産性、モデルの精度、パフォーマンスが向上します。
Exadata Cloud ServiceおよびDatabase Cloud ServiceでのOracle Machine Learning
Oracle Machine Learning for SQL
データの準備、モデルの構築、評価、導入に使い慣れたSQLとPL/SQLを使用できるため、データ・サイエンティストは専門家でなくても、機械学習モデルをより簡単にすばやく作成できます。
Oracle Data Miner
データ・サイエンティストとデータアナリストは、このドラッグ・アンド・ドロップのユーザー・インターフェイスを使用して、分析ワークフローをすばやく構築できます。モデルの迅速な開発と改良により、ユーザーはデータ内の隠れたパターン、関係、インサイトを発見できます。
Oracle Machine Learning for R
Rユーザーは、選択した言語を使用したデータの探索、準備、機械学習に、Oracle Databaseのパフォーマンスとスケーラビリティを活用できるようになります。統合されたRインターフェイスにより、SQLを使用してユーザー定義のR関数を容易に導入できるため、CRANライブラリとパッケージを簡単に使用できます。
Oracle ExadataおよびOracle DatabaseでのOracle Machine Learning
Oracle Machine Learning for SQL
データの準備、モデルの構築、評価、導入に使い慣れたSQLとPL/SQLを使用できるため、データ・サイエンティストとシチズン・データ・サイエンティストは、機械学習モデルをより簡単にすばやく作成できます。
Oracle Data Miner
データ・サイエンティストとデータアナリストは、このドラッグ・アンド・ドロップのユーザー・インターフェイスを使用して、分析ワークフローをすばやく構築できます。モデルの迅速な開発と改良により、ユーザーはデータ内の隠れたパターン、関係、インサイトを発見できます。
Oracle Machine Learning for R
Rユーザーは、選択した言語を使用したデータの探索、準備、機械学習に、Oracle Databaseのパフォーマンスとスケーラビリティを活用できるようになります。統合されたRインターフェイスにより、SQLを使用してユーザー定義のR関数を容易に導入できるため、CRANライブラリとパッケージを簡単に使用できます。
ビッグデータでのOracle Machine Learning
Oracle Machine Learning for Spark
データ・サイエンティストは、Hive、Impala、HDFSから取得したデータに対して、スケーラブルなネイティブおよびMLlib Sparkベースのアルゴリズムを備えたRAPIを使用できるため、ビッグデータ環境でのモデルの構築とデータのスコアリングをよりすばやく行うことができます。
Oracle Machine Learningのノーコード・ユーザー・インターフェイス
Oracle Machine Learning AutoMLのユーザー・インターフェイス
Autonomous DatabaseでAutoMLをサポートするノーコード・ユーザー・インターフェイス。データ・サイエンティストは生産性を高めることができます。専門家でないユーザーでも分類と回帰のための強力なデータベース内アルゴリズムにアクセスしやすくなります。
Oracle Data Miner
データ・サイエンティストとデータアナリストは、このドラッグ・アンド・ドロップのユーザー・インターフェイスを使用して、分析ワークフローをすばやく構築できます。モデルの迅速な開発と改良により、ユーザーはデータ内の隠れたパターン、関係、インサイトを発見できます。
主要な業界アナリストによるオラクルに関する見解
Enterprise Strategy GroupがオラクルのAutonomous Data Warehouseの拡張機能を「シンプルさの民主化」と評価
Enterprise Strategy Groupのブログを読む
OMDIA: オラクルは、オンプレミスおよびパブリック・クラウドで実行するクラウド・サービスを顧客が選択できる唯一のベンダー
OMDIAレポートを読む（PDF）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。
Oracle Machine Learningのメリット
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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