機械学習サービス
オラクルの機械学習サービスで、カスタム学習モデルの構築、トレーニング、導入、管理が容易になります。これらのサービスは、お気に入りのオープン・ソース・ライブラリやツールのサポート、データベース内機械学習あるいはデータベース内の機械学習やクレンジングされたデータへの直接アクセスにより、データ・サイエンス機能を提供します。機械学習サービスをサポートすることで、データ・ラベリングの合理性や仮想マシンへのアクセスを向上させます。
AIのための確固なデータ戦略の重要性について知りましょうこのIDCのレポートでは、現在の課題を探り、基盤となるAIのデータ戦略を策定する上での指針を提供します。
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。
機械学習サービス機能
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オープンソースのライブラリとフレームワーク
PythonやRのオープンソースライブラリやフレームワークにより、データの探索、変換、可視化を実現します。これには、pandas、Dask、NumPy、Plotly、Matplotlib、TensorFlow、Keras、PyTorchなどが含まれますが、これらに限定されるわけではありません。
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データベース内で最適化されたアルゴリズム
Oracle Databaseには、一般的に使用される機械学習手法に対応する、30を超える高パフォーマンスで完全にスケーラブルなアルゴリズムが含まれています。すでにOracle Databaseにあるデータを移動する必要がないため、データ管理の負担が軽減されます。
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導入の選択肢
アプリケーションやビジネス・アナリストがアクセスするモデルを迅速に導入できます。モデルは、REST APIを使用してOracle Functionsとしてサーバーレスのスケーラブルなクラウド・アーキテクチャに導入するか、またはデータベースに直接デプロイできます。
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モデル説明
モデルの説明を基に、モデルの全体的な動作と個々のモデルの予測を理解できます。OCI Data Scienceにより、機能の重要性や予測に影響を与えるものをより容易に理解することができます。
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柔軟で簡単なデータ・アクセス
さまざまな形式（CSV、Excel、JSONなど）、さまざまなソース（オブジェクト・ストレージ、Oracle Database、MongoDB、PostgreSQL、Hadoopなど）、さまざまな場所（オンプレミス、Oracle Cloud、その他のクラウド）のデータにアクセスできます。
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さまざまなスクリプト言語のサポート
データ・サイエンティストは、Python、R、SQLなど、最も一般的な言語を使用してデータ・サイエンスと機械学習のソリューションを開発できます。データ・サイエンティストが特定のタスクに最適な言語を柔軟に使用できるため、組織はさらに優れた迅速な成果を達成できます。
オラクルの機械学習を使用する理由
モデルの作成と検証の迅速化
高品質のモデルをより短期間で簡単に作成できます。自動機械学習機能によって、データを迅速に調査し、最適なデータ機能と優れたアルゴリズムを提案します。また、自動機械学習によってモデルのチューニングを行い、モデルの結果を説明します。
より多くのデータで優れた結果を提供
データ・サイエンティストは、オンプレミスでもクラウドでも、さまざまなデータソースにあるさまざまな形式のデータにアクセスする必要があります。ドラッグ・アンド・ドロップでデータの統合や準備ができるツールを使用して、データをデータレイクまたはデータウェアハウスに移動して、データ・サイエンティストのアクセスを簡略化できます。
信頼できる人工知能を実現
複数の貢献者が効果的に協力し、機械学習ツールによってモデルの説明と評価が提供されると、AIの信頼度はさらに高まります。Oracle Security Toolsとユーザー・インターフェイスを使用して、複数のロールをプロジェクトに参加させ、モデルを共有できます。モデルに依存しない説明によって、データ・サイエンティスト、ビジネスアナリスト、経営幹部は結果に対して確信を持つことができます。
機械学習のパートナとお客様
Oracle Machine Learningサービス
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OCI Data Science
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OCI Data Scienceは、エンド・ツー・エンドの機械学習（ML）サービスであり、JupyterLabノートブック環境を提供し、数百もの一般的なオープン・ソースのツールとフレームワークにアクセスできます。
- NVIDIA GPU、AutoML機能、および自動ハイパーパラメータ・チューニングにより、MLモデルを構築およびトレーニングします。
- モデルをHTTPエンドポイントとして導入するか、Oracle Functionを使用します。
- バージョン管理、繰り返し可能なジョブ、およびモデル・カタログを使用してモデルを管理します。
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Machine Learning in Oracle Database
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Machine Learning in Oracle Database は、データ検索と準備に加え、SQL、R、Python、REST、AutoML、およびno-codeインターフェースを使用した機械学習モデルの構築とデプロイをサポートします。
- 30以上のデータベース内アルゴリズムが含まれており、Oracle Database上でモデルを生成し、すぐにアプリケーションで使用可能です。
- 機械学習プロセスの主要な要素を簡素化し、自動化することで、迅速にモデルを構築します。
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OCI Data Labeling
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OCI Data Labelingは、AIや機械学習モデルをより正確に学習させるためのラベリングされたデータセットを提供します。
- ユーザーは、ユーザー・インターフェースや公開APIを通じて、データの組み立て、データセットの作成・閲覧、データレコードへのラベル付けなどを行うことができます。
- ラベリングされたデータセットをエクスポートして、オラクルのAIおよび機械学習の多くのサービスでモデル開発に使用でき、シームレスなモデル構築を実現します。
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OCI Virtual Machines for Data Science
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OCI Virtual Machines for Data Science は、主要なIDE、ノートブック、および機械学習フレームワークが事前構成されたGPUベースの環境です。
- 選択したコンピュート・シェイプにOracle Cloud Marketplaceから簡単に導入できます。
機械学習のユース・ケース
Prosperdtx: OCI Data Scienceで患者の予後を改善
Prosperdtxが、Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceを使用して、大量のソースデータを安全に処理して予測モデルを構築できるアーキテクチャを導入した方法をご覧ください。
データベースにおける機械学習によるデータ・サイエンス環境の構築
Oracle Database内の機械学習を使用すると、データ・サイエンティストは、分析およびモデル構築、スコアリング、およびデプロイのためにデータを外部システムに移動することにより、時間を節約できます。
OCI Data Science、ノートブック・セッションとジョブをより簡単に始められる方法を導入
Wendy Yip、データ・サイエンティスト、オラクル
Oracle Cloud Infrastructure（OCI）Data Scienceでは、お客様によるノートブックやジョブのネットワーク設定を容易にする新機能、マネージド・エグレスを導入しています。この機能は、OCIデータ・サイエンスによりネットワーキング・リソースを管理するオプションを提供します。
ノートブック・セッションの詳細