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인기 질문

Oracle Machine Learning

Oracle Machine Learning는 데이터를 전용 머신 러닝 시스템으로 이동할 필요 없이 데이터 과학자를 위한 머신 러닝 학습 모델 생성 및 배포를 가속화합니다.

Oracle Machine Learning 체험하기

Oracle Machine Learning

데이터베이스 내 알고리즘

데이터 과학자는 Oracle Database에 내장된 30개 이상의 확장 가능한 알고리즘을 사용하여 고성능 머신 러닝 모델을 쉽게 구축하고 배포할 수 있습니다.
머신 러닝 기술 및 지원 알고리즘 살펴보기(PDF)

데이터 이동 없음

데이터 과학자와 개발자는 데이터가 상주하는 곳에서 데이터를 처리하여 모델 구축 및 배포를 단순화하고 애플리케이션 개발 시간을 단축하며 데이터 보안을 보장할 수 있습니다.

단일 신뢰 소스

데이터 과학자는 데이터베이스 내부의 현재 비즈니스 데이터를 분석하여 머신 러닝 프로세스의 적시성과 타당성을 극대화할 수 있습니다.

자동 데이터 준비

데이터 과학자는 데이터베이스 내 머신 러닝 알고리즘에 일반적으로 필요한 변환을 자동화하여 인사이트를 얻는 시간을 단축할 수 있습니다.

신속한 엔터프라이즈 배포

개발자는 Representational State Transfer(REST) 인터페이스를 사용하여 간단한 SQL과 손쉬운 배포 옵션을 통해 머신 러닝 모델 가용성을 즉각적으로 달성합니다.

Oracle Machine Learning Notebooks

데이터 과학자 및 개발자는 Apache Zeppelin 노트북 기술을 기반으로 하는 사용하기 쉬운 대화형 다중 사용자 협업 인터페이스를 사용하여 SQL 가용성을 지원하고 Oracle Autonomous Database에 대한 PL/SQL 변환 도구를 사용합니다.

Oracle Machine Learning for SQL

데이터 과학자는 익숙한 SQL 및 PL/SQL를 사용하여 데이터 준비하고 Oracle Database 내에서 머신 러닝 모델 구축, 평가 및 배포를 활용하여 머신 러닝 모델 생성을 단순화할 수 있습니다.

Oracle Machine Learning for R

R 사용자는 Oracle Database에서 SQL을 사용하여 사용자 정의 R 함수를 쉽게 배포할 수 있도록 완벽히 통합된 R 인터페이스에서 데이터 탐색, 준비 및 머신 러닝을 위해 Oracle Database의 성능과 확장성을 얻습니다.

Oracle Data Miner

데이터 과학자 및 데이터 분석가는 SQL Developer 추가 기능인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 데이터를 탐색하고 데이터 기반 문제를 해결하기 위해 공유 및 일정을 관리할 수 있는 분석 방법론(워크플로)을 구축할 수 있습니다.

Oracle Machine Learning for Spark

데이터 과학자는 R API를 통해 Hive, Impala, HDFS의 데이터에서 확장 가능한 Spark 기반 알고리즘을 사용하여 빅데이터 클러스터의 모든 노드를 사용하여 더 빠르게 모델을 구축하고 데이터 스코어링을 수행할 수 있습니다.

고성능 컴퓨팅

데이터 과학자는 Oracle Exadata 및 기타 환경에 대한 최적화와 함께 Oracle Database에 내장된 병렬 처리 및 확장성을 사용하여 데이터 준비, 모델 구축 및 데이터 스코어링 중 성능 문제를 방지할 수 있습니다.

컨버지드 데이터베이스

개발자는 컨버지드 Oracle Database 기능을 활용하여 공간 및 그래프 데이터와 같은 여러 유형의 데이터를 사용하여 다양한 응용 프로그램에서 Oracle Machine Learning을 쉽게 배포할 수 있습니다.

데이터베이스 내 스코어링

데이터 과학자와 개발자는 Exadata "스마트 스캔" 기술을 사용하여 대량의 데이터를 신속하게 스코어링하여 더 빠른 결과를 제공할 수 있습니다.

보안

Oracle Machine Learning을 사용하는 데이터 과학자와 개발자는 Oracle Database에 내장된 보안, 암호화, 사용자 데이터에 대한 역할 기반 액세스 및 Oracle Machine Learning 데이터베이스 내 모델로 보호됩니다.

고객 성공 사례 모두 보기

Oracle Machine Learning 고객 성공 사례

전 세계 고객은 Oracle 데이터베이스 내 머신 러닝 기능을 활용하여 복잡하고 중요한 데이터 기반 문제를 해결합니다.

CaixaBank 로고
DX Marketing 로고
Forth Corporation 로고
영국 NHS 로고
StubHub 로고
Unicredit 로고
Valdosta 주립대학 로고
NHS 고객 로고

영국 NHS는 Oracle Machine Learning를 통해 16억 파운드를 절약하고 더 나은 맞춤형 치료를 제공합니다.

Oracle Machine Learning 사용 사례

  • 행동 예측

    고객에 대한 360도 뷰를 기반으로 고객 구매 행동, 손실 및 대출 불이행을 예측하여 수익과 고객 만족도를 높입니다.

  • 이상 징후 및 부정 행위 탐지

    금융 거래, 청구 및 경비 보고서의 부정 행위를 실시간으로 식별하여 위험과 손실을 줄입니다.

  • 새로운 세그먼트 발견

    새로운 시장, 고객 세그먼트 및 이전에 알려지지 않은 사용자 프로필을 통해 비즈니스를 성장시킬 숨겨진 기회를 찾아 보십시오.

  • 장바구니 분석 및 권장 사항

    대량의 트랜잭션을 처리하여 타겟 마케팅을 위한 새로운 제안 및 상향 판매 기회를 식별하십시오.

  • 인지 분석

    구조화되지 않은 텍스트의 주제, 감정 및 유사성 식별을 통해 고객 경험을 향상시킵니다.

2020년 8월 15일

DBA 시리즈의 역할 변화: 6주 만에 Oracle 데이터 전문가에서 Oracle 데이터 과학자로 변신하십시오!

Charlie Berger, 머신 러닝, AI 및 인지 분석 담당, Oracle 선임 이사

머신 러닝 수명주기와 관련된 6단계를 자세히 설명하고 있는 최신 블로그 게시물을 읽어보십시오. 모범 사례를 이해하고 Oracle Machine Learning을 시작하려는 비 데이터 과학자에게 적합합니다.

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