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머신러닝 서비스

Oracle의 머신러닝 서비스를 사용하면 맞춤 학습 모델의 구축, 훈련, 배포, 관리가 손쉬워집니다. 이 서비스는 가장 널리 쓰이는 오픈 소스 라이브러리 및 도구를 통해 또는 인데이터베이스 머신러닝 및 정제된 데이터에 대한 직접 액세스를 통해 데이터 과학 기능을 제공합니다. 머신러닝 서비스에 대한 지원은 데이터 레이블링을 간소화해 주고, 가상 머신에 대한 액세스를 향상시켜 줍니다.

AI를 통한 혁신 가속화 및 경쟁 우위 확보

AI를 위한 견고한 데이터 전략의 중요성을 소개합니다. 이 IDC 보고서는 오늘날의 당면 과제를 살피고 이를 AI 대상의 데이터 전략과 결합할 수 있는 지침을 소개합니다.

머신러닝 모델의 수명 주기

머신러닝 모델을 구축하는 일은 프로세스를 반복하는 일입니다. 데이터 수집에서부터 모델 배포, 모니터링에 이르기까지 모든 단계를 확인해 보세요.

머신러닝 워크샵 체험하기

노트북을 살펴보고 머신러닝 알고리즘을 구축 또는 테스트해 보세요. AutoML을 체험해 보고 데이터 과학 결과도 확인할 수 있습니다.

머신러닝 서비스 특징

  • 오픈 소스 라이브러리 및 프레임워크

    Python 및 R의 오픈 소스 라이브러리 및 프레임워크를 사용해 데이터를 탐색, 변환 및 시각화할 수 있습니다. 여기에는 pandas, Dask, NumPy, Plotly, Matplotlib, TensorFlow, Keras, PyTorch 등이 포함됩니다.

  • 데이터베이스 내 최적화 알고리즘

    Oracle Database에는 흔히 사용되는 머신러닝 기술을 다루는 30여 개의 완전히 확장 가능한 고성능 알고리즘이 포함됩니다. Oracle Database 내에 포함된 데이터는 이전할 필요가 없기 때문에 데이터 관리 워크로드가 줄어듭니다.

  • 배포 옵션

    애플리케이션 및 비즈니스 분석가가 액세스할 수 있도록 모델을 빠르게 배포합니다. 모델은 REST API를 사용하여 확장 가능한 서버리스 클라우드 아키텍처에서 Oracle Functions로 배포하거나 데이터베이스에 직접 배포할 수 있습니다.

  • 모델 설명

    모델 설명을 통해 사용자들은 모델의 전체 활동과 개별 모델 예측을 이해할 수 있습니다. OCI Data Science를 사용하면 각 기능의 중요성을 이해하고 예측에 영향을 미치는 요소들을 손쉽게 파악할 수 있습니다.

  • 모든 데이터에 대한 유연하고 손쉬운 액세스

    다양한 양식(CSV, Excel, JSON 등), 다양한 소스(객체 스토리지, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL, Hadoop 등) 및 여러 위치(온프레미스, Oracle Cloud, 기타 클라우드)의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

  • 여러 스크립팅 언어 지원

    데이터 과학자들은 Python, R, SQL 등 가장 널리 쓰이는 언어로 개발할 수 있습니다. 데이터 과학자가 특정 작업에 가장 적합한 언어를 유연하게 사용할 수 있을 때 조직은 더 빠르고 더 나은 결과를 얻을 수 있게 됩니다.

Oracle Machine Learning Services

OCI Data Science

OCI Data Science는 엔드투엔드 머신러닝(ML) 서비스로 JupyterLab 노트북 환경과 수백여 개의 인기 오픈 소스 도구 및 프레임워크에 대한 액세스를 제공합니다.

  • NVIDIA GPU, AutoML 기능, 자동화된 초매개변수 튜닝 기능 등을 사용하여 ML 모델을 구축 및 교육합니다.
  • HTTP 엔드포인트로 ML 모델을 배포하거나 Oracle Functions을 통해 배포할 수도 있습니다.
  • 버전 제어, 반복 가능한 작업, 모델 카탈로그 등으로 ML 모델을 관리합니다.

Oracle Database의 머신러닝

Oracle Database의 머신러닝은 SQL, R, Python, REST, AutoML 및 노코드 인터페이스를 사용한 데이터 탐색 및 준비, 머신러닝 모델의 구축 및 배포를 지원합니다.

  • 여기에는 애플리케이션에서 즉시 사용할 수 있도록 Oracle Database에서 모델을 생성하는 30개 이상의 데이터베이스 내 알고리즘이 포함됩니다.
  • 머신러닝 프로세스의 주요 요소를 단순화 및 자동화하여 모델을 신속하게 구축할 수도 있죠.

OCI Data Labeling

OCI Data Labeling은 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공해 AI 및 머신러닝 모델을 보다 정확도 높게 교육합니다.

  • 사용자는 데이터를 취합하고, 데이터 세트를 생성 및 탐색할 수 있고, 사용자 인터페이스 및 공용 API를 통해 데이터 레코드에 레이블을 적용할 수 있습니다.
  • 원활한 모델 구축 경험을 위해 다양한 Oracle AI 및 머신러닝 서비스 전반에서 레이블이 지정된 데이터 세트를 내보내거나 모델 개발에 사용할 수 있습니다.

OCI Virtual Machines for Data Science

OCI Virtual Machines for Data Science는 널리 사용되는 IDE, 노트북 및 머신러닝 프레임워크로 사전 구성된 GPU 기반의 환경입니다.

  • 선택한 컴퓨트 형태로 Oracle Cloud Marketplace에서 손쉽게 배포할 수 있습니다.

머신러닝 사용 사례

Prosperdtx: OCI Data Science로 환자 치료 성과 개선

Oracle Cloud Infrastructure Data Science로 예측 모델을 구축하기 위해, 대량의 소스 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 아키텍처를 배포한 Prosperdtx의 이야기를 확인해 보세요.


Prosperdtx 아키텍처 다이어그램 및 자세한 내용은 아래에서 확인할 수 있습니다
전자 의료 기록, 장치 및 최종 사용자의 데이터가 수집되어 의료 애플리케이션에서 사용할 예측 모델을 구축합니다. 웨어러블 장치 및 영상 기록에서 스트리밍된 데이터는 OCI Object Storage에 수집됩니다. 구조화된 데이터는 Oracle Autonomous Database에 안전하게 로드되어 저장됩니다. Oracle APEX는 개발자가 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다. OCI 데이터 과학은 대규모 환자 데이터를 소비할 수 있는 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 애플리케이션 개발자는 완료된 예측 모델을 가져와서 애플리케이션에 추가합니다.

데이터베이스 내 머신러닝을 사용한 데이터 과학 환경 설정

Oracle Database의 머신러닝을 사용하면, 데이터 과학자는 데이터를 외부 시스템으로 이전해 분석 및 모델 구축, 점수 부여, 배포를 진행함으로써 시간을 절약할 수 있습니다.


머신러닝 아키텍처 다이어그램 및 자세한 내용은 아래에서 확인할 수 있습니다
데이터는 고객 데이터 센터에서 생성되어 Oracle Autonomous Database로 전송된 다음 저장됩니다. Oracle Autonomous Database는 머신러닝이 내장된 Oracle Database를 포함합니다. 덕분에 데이터 과학자들은 ML 수명 주기의 핵심 요소들을 간소화 및 자동화함으로써 모델을 신속하게 구축할 수 있습니다. 완료된 모델은 Oracle Analytics Cloud 또는 Oracle APEX로 전송됩니다. 비즈니스 분석가가 완료된 모델을 분석 프로젝트에 포함시키고, 그러는 동안 애플리케이션 개발자가 모델을 애플리케이션에 내장합니다.
2022년 3월 11일

OCI Data Science 덕분에 노트북 세션 및 작업을 손쉽게 시작할 수 있게 되었습니다

Oracle, Data Scientist, Wendy Yip

Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Data Science는 관리형 송신이라는 새로운 기능을 도입하여 고객이 노트북 및 작업을 위한 네트워킹 구성을 보다 손쉽게 할 수 있게 해 줍니다. 이 기능은 OCI Data Science가 사용자의 네트워킹 리소스를 관리하게 하는 옵션을 제공합니다.

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