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인기 질문

클라우드에서의 협력적인 엔드 투 엔드 머신 러닝

Oracle Data Science Cloud Service를 사용하면 데이터 과학 팀이 작업을 쉽게 구성하고, 데이터 및 컴퓨팅 리소스에 액세스하며, Oracle Cloud에서 모델을 구축, 교육, 배포 및 관리할 수 있습니다. 이 플랫폼은 데이터 과학 팀의 생산성을 높이고 더 많은 작업을 더 빠르게 배포하여 머신 러닝으로 조직에 힘을 실어줄 수 있게 지원합니다.

협업 및 통합

협업 및 통합

데이터 과학 팀은 프로젝트 기반 UI를 통해 엔드 투 엔드 모델링 워크플로에서 함께 작업하며 기본 제공되는 버전 관리르 모든 작업을 백업하며 고성능 Oracle Cloud Infrastructure와 긴밀하게 통합된 플랫폼에서 최상의 오픈 소스 머신 러닝을 활용할 수 있습니다.

셀프 서비스

셀프 서비스

모든 크기의 분석 작업을 신속하게 수행하기 위해 필요한 컴퓨팅, 데이터 및 패키지에 대한 셀프 서비스 액세스를 통해 데이터 과학자들이 세션을 즉시 시작할 수 있습니다.

엔터프라이즈급

엔터프라이즈급

현대 기업의 요구를 충족하도록 설계된 완전 관리형 플랫폼.

제품 특징

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공동 작업 공간

    프로젝트

  • 프로젝트 기반 UI는 데이터 과학 운영을 단순화하고 클라우드에서 팀과 함께 작업할 수 있도록 지원합니다.
  • 버전 관리

  • 널리 사용되는 버전 관리 공급자를 기본적으로 지원하여 모든 작업이 플랫폼에서 동기화되도록 보장합니다.
  • 접근 제어

  • Oracle Identity Cloud Service와의 통합을 통해 책임자 및/또는 관리자가 프로젝트 및 데이터에 액세스할 수 있는 사용자를 제어할 수 있습니다.

모델 라이프사이클 관리

    모델 개발

  • 고성능 Oracle Cloud Infrastructure를 활용하여 노트북 환경 내에서 모델을 구축하고 교육합니다.
  • 원클릭 모델 배포

  • 확장 가능한 REST API로 모델을 쉽게 배포할 수 있습니다.
  • 모델 모니터링

  • 모델 성능에 대한 측정 지표를 평가합니다.

오픈 소스 지원

    노트북

  • 기본 제공되는 클라우드 호스팅된 Jupyter 노트북을 통해 팀이 Python을 사용하여 모델을 제작하고 교육할 수 있습니다.
  • 시각화 도구

  • Plotly, Matplotlib 및 Bokeh 같이 널리 사용되는 오픈 소스 시각화 도구를 활용하여 데이터를 시각화하고 탐색할 수 있습니다.
  • 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크

  • TensorFlow 및 scikit-learn처럼 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크로 환경을 시작하거나 다른 오픈 소스 패키지를 쉽게 설치할 수도 있습니다.

데이터와 컴퓨팅에 액세스

    데이터 액세스

  • Oracle Object Storage Cloud에 저장된 데이터를 활용할 수 있습니다.
  • 셀프 서비스 확장 가능 컴퓨팅

  • Oracle Cloud Infrastructure에서 컨테이너를 회전하고 Kubernetes를 활용하여 모든 규모의 분석을 수행할 수 있습니다.
  • 안전한 자격 증명 관리

  • 안전한 보안 자격 증명을 사용하여 Oracle Object Storage Cloud의 데이터에 안전하게 액세스하십시오.

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