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Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Data Science

Oracle Cloud Infrastructure Data Science는 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 빠르게 구축, 교육, 배포 및 관리하는 데 도움이 됩니다.

OCI Data Science에 대한 간략한 개요를 확인하십시오.

OCI 데이터 사이언스

데이터 액세스 및 데이터 랭글링

유연한 데이터 액세스

데이터 사이언티스트는 클라우드 또는 온프레미스의 모든 데이터 소스에 액세스하고 사용할 수 있습니다. 이것은 더 나은 모델로 이어지는 더 많은 잠재적인 데이터 기능을 제공합니다.

OCI Data Flow를 통한 대규모 데이터 준비

OCI Data Flow와의 통합은 데이터 사이언스 환경에서 대규모 Spark 작업을 생성하고 실행할 수 있는 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 또한 PySpark 환경을 사용하면 노트북 세션에서 Data Flow 애플리케이션을 반복적으로 개발할 수 있습니다.

자동화된 데이터 프로파일링 및 준비

최첨단 데이터 프로파일링 기능, 스마트 시각화 및 데이터 준비 도구로 탐색적 데이터 분석 워크플로를 간소화합니다.

오픈 소스 데이터 변환 및 시각화 도구

OCI Data Science는 Pandas, Dask 및 Numpy와 같은 데이터 과학자가 즐겨 사용하는 오픈 소스 데이터 조작 도구와 Plotly, Matplotlib 및 Bokeh와 같은 인기 있는 오픈 소스 시각화 도구를 지원하여 데이터 사이언티스트가 데이터를 탐색할 수 있도록 지원합니다.

모델 구축

JupyterLab 인터페이스

데이터 사이언스 팀은 클라우드에 호스팅되는 기본 제공 JupyterLab 노트북 환경을 통해 친숙한 사용자 인터페이스를 사용하여 모델을 구축하고 학습할 수 있습니다.

오픈 소스 방식의 머신 러닝 프레임워크

OCI Data Science는 수백 개의 인기 있는 오픈 소스 도구 및 프레임워크를 통해 데이터 사이언티스트에게 친숙함과 다양성을 제공합니다. TensorFlow 또는 PyTorch를 사용하여 머신 러닝 모델을 구축하거나 선택한 프레임워크를 추가합니다.

모델 교육

그래픽 처리 장치(GPU)를 포함한 강력한 하드웨어

NVIDIA GPU를 사용하여 데이터 사이언티스트는 더 짧은 시간에 딥 러닝 모델을 구축하고 교육할 수 있습니다. CPU와 비교할 때 성능 속도 향상은 5~10배 더 빠를 수 있습니다.

자동화된 머신 러닝(Oracle AutoML)

Accelerated Data Science 라이브러리는 Oracle AutoML과 H2O 3 및 auto-sklearn과 같은 오픈 소스 도구를 지원합니다. AutoML은 적응형 샘플링, 자동화된 기능 선택, 자동화된 알고리즘 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝을 제공합니다. AutoML은 데이터 사이언티스트의 상당한 시간을 절약하기 위해 정확한 모델 후보를 생성합니다.

자동화된 하이퍼파라미터 튜닝

ADS Tuner 기능을 사용하여 자동 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델을 튜닝하여 시간과 노력을 절약하십시오.

모델 평가 및 설명

모델 평가

자동화된 평가는 새로운 데이터에 대한 모델 성능을 측정하고 모델 후보를 비교하기 위해 포괄적인 지표 및 시각화 제품군을 생성합니다. 이를 통해 데이터 사이언티스트는 고품질 모델을 더 쉽게 생성할 수 있습니다.

모델 설명

자동화된 모델 설명에는 모델의 전체 동작에 대한 특정 모델 예측과 함께 전역 및 로컬 설명이 포함됩니다. 모델 소비자에게 모델에 구애받지 않은 자동화된 설명은 이해도와 신뢰도를 향상시키고 규제 요건을 해소하며 머신 러닝 채택 속도를 높입니다.

모델 배포

관리형 모델 배포

실시간으로 새 데이터에 대한 모델 예측을 제공하기 위해 머신 러닝 모델을 HTTP 엔드포인트로 배포합니다. 모델 카탈로그에서 배포하기 위해 클릭하기만 하면 OCI Data Science가 컴퓨팅 프로비저닝 및 로드 밸런싱을 포함한 모든 인프라스트럭쳐 작업을 처리합니다.

Oracle Functions에 모델 배포

오라클 클라우드 인프라스트럭쳐(OCI)의 확장성이 뛰어난 온디맨드 서버리스 아키텍처인 Oracle Functions로 데이터 사이언스 모델을 쉽게 배포할 수 있습니다.

모델 관리

모델 카탈로그

팀 구성원은 모델 카탈로그를 사용하여 완성된 머신 러닝 모델을 보존하고 공유합니다. 카탈로그는 모델의 분류 체계 및 컨텍스트, 하이퍼파라미터, 모델 입력 및 출력 데이터 스키마의 정의, 모델이 교육된 소스 코드 및 교육 환경을 포함한 모델 원본에 대한 자세한 증명 정보를 저장하고 메타데이터를 수집합니다.

재현 가능한 환경

사전 구축되고 선별된 conda 환경을 활용하여 NLP, 그래프 분석, Spark 및 NVIDIA RAPIDS와 같은 다양한 사용 사례를 처리합니다. 사용자 지정 환경을 게시하고 동료와 공유하여 교육 및 추론 환경의 재현성을 보장합니다.

버전 관리

데이터 사이언티스트는 조직의 Git 리포지토리에 연결할 수 있으며 머신 러닝 작업을 보존하고 검색합니다.

빅토리아 대학교 로고

빅토리아 대학교, Oracle Cloud Infrastructure Data Science를 이용해 연구 가속화

빅토리아 대학 연구원들은 소셜 미디어에 보고된 가정 폭력 사건을 예측하기 위해 오라클 클라우드를 사용했습니다.

주요 이점

  • 오픈 소스 도구는 데이터 사이언티스트에게 친숙함과 생산성을 제공합니다.

    JupyterLab 및 Dask, scikit-learn, XGBoost와 같은 수 백 개의 오픈 소스 라이브러리 및 프레임 워크와 함께 데이터 사이언스에 가장 널리 사용되는 언어인 Python를 사용해 보십시오. 또는 최고의 유연성을 위해 선택한 라이브러리를 설치하십시오.

  • Oracle Accelerated Data Science 라이브러리 툴킷은 전체 데이터 사이언스 워크플로를 가속화합니다.

    데이터 사이언스 가속화(ADS)는 전체 데이터 사이언스 수명 주기를 포괄하는 종단 간 Python 라이브러리로 고품질 모델을 더 빠르고 쉽게 생성할 수 있습니다.

    더 빠른 머신 러닝

    데이터 사이언스 가속화에 대한 비디오 시청하기(1:01)

  • 완전 관리형 인프라스트럭쳐로 생산성 향상 및 관리 비용 절감

    셀프 서비스 온디맨드 인프라스트럭쳐를 통해 데이터 사이언티스트는 인프라 프로비저닝이나 유지 관리에 대한 걱정없이 모든 규모의 프로젝트를 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스의 양을 선택합니다.

    기업용으로 보호

    팀 기반 보안 정책을 통해 데이터 사이언티스트는 프로젝트에 팀 구성원을 포함할 수 있습니다. 이러한 정책은 협업을 용이하게 하고 민감한 작업을 보호하기 위해 모델, 코드 및 데이터에 대한 액세스를 제어합니다. 보안 제어는 Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management와 완전히 통합되어 있습니다.

    튜토리얼 및 예제 노트북은 전문 지식과 모범 사례를 제공합니다.

    데이터 액세스 방법부터 모델 설명 기술 이면의 수학까지 주제를 다루는 수십 개의 튜토리얼 및 예제 노트북에 액세스하십시오. 입증된 방법론 및 구현 팁을 통해 다양한 비즈니스 문제를 해결하는 데 뛰어드십시오.

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가격 책정

데이터 과학 노트북 세션

제품
단위 가격
측정항목
컴퓨팅 - 표준 - E2

시간당 vCPU
컴퓨팅 - 가상 머신 표준 - X7

시간당 vCPU
컴퓨팅 - 표준 - E3 - OCPU

시간당 vCPU
컴퓨팅 - 표준 - E3 - 메모리

시간당 기가바이트
VM.GPU2.1 (NVIDIA P100)

시간당 GPU
VM.GPU3.x (NVIDIA V100 Tensor Core - 16 GB)

시간당 GPU
Block Volume Storage
월별 기가바이트 스토리지 용량
Block Volume Performance Units

월별 기가바이트당 성능 단위

데이터 사이언스 모델

제품
단위 가격
측정항목
Object Storage - Storage

월별 기가바이트 스토리지 용량

데이터 사이언스 모델 배포

제품
단위 가격
측정항목
컴퓨팅 - 가상 머신 표준 - X7

시간당 vCPU
로드 밸런서 기반 로드 밸런서 시간
로드 밸런서 대역폭 시간당 Mbps
Block Volume Storage

월별 기가바이트 스토리지 용량
Block Volume Performance Units

월별 기가바이트당 성능 단위(균형 잡힌 성능의 경우 $0.017에서 10VPU

클라우드 업계에서는 일반적으로 포함된 가상 CPU(vCPU) 수를 기반으로 컴퓨팅 인스턴스를 정의합니다. 각 vCPU는 1개의 실행 스레드에 대한 용량을 제공합니다. vCPU는 물리적 컴퓨트 코어 전체를 제공하지 않으며 코어의 일부입니다. 그에 반해 Oracle의 x86 컴퓨트 구성은 각각 두 개의 스레드를 제공하는 물리적 CPU 코어와 동일한 OCPU를 사용합니다. 고객이 여러 클라우드 서비스 제공 업체를 쉽게 비교할 수 있도록, Oracle은 웹 페이지에 vCPU 가격을 제시하며 소비하는 OCPU 시간을 기준으로 청구합니다. 고객에게 컴퓨트 성능의 vCPU 1개가 아니라 2개를 제공하므로, 청구되는 시간당 OCPU 요금은 웹 페이지에 제시된 vCPU 가격의 두 배입니다.

관련 자료

설명서

OCI 데이터 사이언스 클라우드 서비스 알아보기

사용자 인터페이스에 대한 대화형 둘러보기

클라우드 학습

데이터 사이언스에 대해 살펴보기

OCI Data Science에 대해 자세히 알아보기.

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Oracle Cloud Infrastructure Data Flow

배포하거나 관리할 인프라스트럭쳐가 없는 Apache Spark 애플리케이션을 실행하십시오.

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