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急上昇中の質問

Data Science Platform

Oracleのデータ・サイエンス・プラットフォームは、比類のない能力で生産性を向上させます。より高品質の機械学習(ML)モデルを構築して評価できます。企業が信頼するデータを迅速に機能させてビジネスの柔軟性を高め、機械学習モデルを簡単に導入できるようにすることでデータ主導のビジネス目標をサポートします。

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機械学習モデルのライフサイクル

機械学習モデルの構築は、反復的なプロセスです。このeBookでは、このプロセスを分解し、機械学習モデルがどのように構築されているかについて説明します。

O’Reilly:機械学習がクラウドへ

クラウドベースの機械学習から、変化を生み出すビジネス・インサイトを得ることができます。O’Reillyのこの新しいeBookでその方法をご覧ください。

オラクルのデータ・サイエンス・プラットフォームを使用する理由

高品質のモデルを迅速に作成して検証

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り、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。さらに、自動機械学習を通じ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。

あらゆるデータを処理して優れた結果を提供

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することで、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・インターフェースを使用することで、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。

Oracle Data Science Platform

機械学習モデルの迅速な開発

自動機械学習(AutoML)、モデルの評価、モデルの説明のためにOracleが強化したオープン・ソースのPythonエコシステムを使用すれば、データ・サイエンティストはOracle Cloudで機械学習モデルを構築、トレーニング、管理できます。


誰もが使える機械学習

スケーラブルで最適化されたデータベース内アルゴリズムを使用し、Oracle Autonomous Databaseで機械学習モデルを構築して導入できます。


費用をかけずに機械学習モデルを構築

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ベースの環境ですばやく稼働します。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。


エンドツーエンドのデータ・サービスで環境を完成

データ・サイエンス・プラットフォームは、機械学習モデルを構築するための一連の優れたツールですが、それ以上の価値があります。Oracle Data Science Platformには、エンドツーエンドのデータ・サイエンス・パイプラインをサポートするためのすべての機能が含まれています。

モジュール

ビクトリア大学のロゴ

ビクトリア大学、Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceにより研究を加速

ビクトリア大学の研究者は、ソーシャルメディアで報告されている家庭内暴力事件を予測するために、Oracle Cloudに目を向けました。

2020年11月16日

Oracle Functionsを使用した機械学習モデルの導入

オラクル、シニア・プリンシパル製品データ・サイエンティスト、JR Gauthier

データ・サイエンスの結果をより速く得るには、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Scienceで機械学習モデルを構築およびトレーニングしてから、Oracle Functionsに導入します。

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Data Science Platformの特長

  • AutoML

    自動機械学習(AutoML)によってアルゴリズムの選択、機能の選択、モデルの調整を自動化し、データ・サイエンティストを支援します。これにより、結果の迅速さ、正確さが向上するとともに、計算時間が短縮されます。また、AutoMLでは専門家以外の人も強力な機械学習アルゴリズムを活用して、より高品質のモデルを構築できます。

  • データベース内で最適化されたアルゴリズム

    Oracle Databaseは、異常検出、回帰、分類、クラスタリングなどの一般的に使用される機械学習技術に対応し、30を超える高性能で完全にスケーラブルなアルゴリズムを搭載しています。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・サイエンティストはデータ管理の作業負荷が軽減され、本番モデルの構築に集中できます。

  • オープンソースのライブラリとフレームワーク

    データの探索、変換、視覚化、機械学習のために、PythonおよびRからオープンソースのライブラリやフレームワークを使用したりインポートしたりできます。たとえば、変換の場合はpandas、Dask、NumPy、dplyr、視覚化の場合はSeaborn、Plotly、Matplotlib、ggplot2、モデル構築の場合はTensorFlow、Keras、PyTorchなどがあります。

  • 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すばやく導入できます。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導入できます。

  • モデル説明

    モデルの説明を基に、専門家もそれ以外の関係者も同様に、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。モデルの説明と予測の詳細を通じて、各機能の重要性と、予測に最も影響を与えるものを明確に把握できます。

  • 柔軟かつ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。

  • 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、最も人気のある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、組織はより良い成果をより速く達成できます。

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