該当する結果がありません

一致する検索結果がありませんでした。

お探しのものを見つけるために、以下の項目を試してみてください。

  • キーワード検索のスペルを確認してください。
  • 入力したキーワードの同義語を使用してください。たとえば、「ソフトウェア」の代わりに「アプリケーション」を試してみてください。
  • 下記に示すよく使用される検索語句のいずれかを試してみてください。
  • 新しい検索を開始してください。
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。

data-science-cloud-bridge
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。

機械学習についてのeBookを読む(PDF)
優れた生産性

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。

データ検出に関するeBook(PDF)を読む
高い柔軟性

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、および経営幹部は結果に対して確信を持つことができます。

Accelerated Data Scienceの詳細を読む
信頼性

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

AgroScout社のロゴ

AgroScoutとオラクル:次世代テクノロジーで飢餓と闘う

 

Oracle Cloud Infrastructureの詳細を見る
業界:先端技術
場所:イスラエル
2020年3月11日

財務サービスにおける堅牢なAI

Oracle Labs、テクニカルスタッフ・シニアメンバー、Swetasudha Panda氏

機械学習モデルは、採用やクレジット/貸付の決定など、さまざまな規制ドメインで重要な決定を行うのにますます使用されています。ただし、そのようなモデルは、法的に認められたさまざまな保護対象グループに対して差別的な行動を示すことが複数回報告されています。

注目のブログ

すべて表示する

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、データと機能の選択、モデルの調整を自動化し、すべてのデータ・サイエンティストを支援します。これにより、結果がより迅速に得られ、結果の正確さと信頼性が向上するとともに、計算時間が短縮されます。

  • 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

    データの変換、視覚化、モデル構築のために、最適なオープン・ソース・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、視覚化の場合はSeaborn、Plotly、Matplotlib、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、モデルが特定の結果を返した原因を理解できます。モデルの説明を通じて、各機能の重要性や、結果の生成量を増減させる方法を簡単に理解できます。

  • 柔軟かつ簡単なデータ・アクセス

    Pythonを使用して、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など)、およびさまざまな場所(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。

data-science-benefits

はじめよう


Twitter

公式のOracle Data ScienceのTwitterフィードをご覧ください。


ブログに登録する

Oracle Data Scienceから最新のニュースとヒントを入手してください。


営業担当者に問い合わせる

Oracle Data Scienceと機械学習の詳細については、オラクルのグローバル・セールス・チームにお問い合わせください。