Machine Learning en Oracle AI Database admite la exploración y preparación de datos, así como la creación de modelos de ML a gran escala utilizando SQL, R, Python, REST, automated machine learning (AutoML) e interfaces sin código. Incluye más de 30 algoritmos de alto rendimiento en la base de datos que producen modelos para su uso inmediato en aplicaciones. Al mantener los datos en la base de datos, las organizaciones pueden simplificar su arquitectura general y mantener la sincronización y seguridad de los datos. Permite a los científicos de datos y a otros profesionales de datos crear modelos rápidamente al simplificar y automatizar elementos clave del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Oracle ha integrado la IA en el núcleo de Oracle AI Database 26ai, reforzando el compromiso de Oracle de ayudar a los clientes a incorporar la IA de manera segura a todos sus datos, en cualquier lugar.
Oracle Machine Learning for R ahora es compatible con Oracle R Distribution 4.4.1, ofreciendo mejoras de rendimiento y nuevas funciones. Mantiene compatibilidad con R 4.4.1 de código abierto y proporciona procesamiento multicore optimizado y una experiencia para desarrolladores más ágil.
Ya está disponible una versión descargable y ampliada del modelo all-MiniLM-L12-v2 de Hugging Face en formato ONNX. Cárgalo directamente en Oracle AI Database y genera vector embeddings con Oracle AI Vector Search.
Carga fácilmente una versión ampliada del modelo multilingüe de embeddings de Hugging Face, lo que permite búsquedas semánticas en 100 idiomas para casos de uso multilingües.
Oracle AI Database admite la gestión de datos, las opciones de desarrollo e implementación de modelos, la supervisión de datos y modelos y la colaboración en equipo. Mejora la productividad con automatización incorporada, rendimiento de ejecución en la base de datos y escalabilidad. Identifica posibles sesgos en los datos y comprende los factores que contribuyen a elaborar las predicciones.
Construye modelos y evalúa datos de manera más rápida y a gran escala sin extraer datos a motores de análisis separados. La arquitectura de escalabilidad horizontal de Oracle Exadata y la tecnología Smart Scan ayudan a conseguir resultados rápidos.
Elige entre interfaces SQL, Python y R para la exploración y preparación de datos en la base de datos, el modelado de aprendizaje automático y el despliegue de soluciones. Además, despliega soluciones Python y R con SQL y REST.
Procesa los datos donde residen en Oracle AI Database para simplificar la exploración y preparación de datos, así como la creación e implementación de modelos. Acelera el desarrollo de aplicaciones, reduce la complejidad y aborda la seguridad de los datos.
Mejora la productividad de los científicos de datos y permite a los usuarios no expertos utilizar algoritmos integrados en la base de datos para clasificación y regresión a través de una interfaz de usuario AutoML sin código.
Obtén insights sobre cómo evolucionan tus datos y modelos de aprendizaje automático a lo largo del tiempo y acelera la toma de medidas correctivas para evitar problemas que puedan tener un importante impacto negativo en la empresa. Utiliza puntos finales REST e interfaces de usuario sin código.
Logre la disponibilidad inmediata de modelos de machine learning con opciones sencillas de implementación mediante interfaces SQL y REST.
Importa modelos de transformador de texto, clasificación, regresión y agrupación en clústeres en formato Open Neural Network Exchange (ONNX) para utilizarlos desde SQL con ONNX Runtime en la base de datos. Despliega modelos de formato ONNX en Oracle Machine Learning Services para inferir casos de uso en tiempo real.
Evita problemas de rendimiento durante la preparación de datos, construcción de modelos y evaluación con el paralelismo y la escalabilidad integrados de Oracle AI Database, con optimizaciones exclusivas para Oracle Exadata.
Benefíciate de la seguridad integrada, el cifrado y el acceso basado en roles de Oracle AI Database a datos de usuario, modelos de terceros, y objetos y scripts en R y Python, todo dentro de la base de datos.
Mark Hornick, Director general, Data Science and Machine Learning, Oracle
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Lee el post completoCon Oracle Autonomous Data Warehouse, tienes todas las herramientas integradas necesarias para cargar y preparar datos, así como para entrenar, implementar y gestionar modelos de machine learning. También tienes la flexibilidad de combinar otras herramientas para satisfacer mejor las necesidades de tu organización.
Aprende los principios de diseño asociados con la creación de una plataforma de machine learning y un camino de implementación óptimo. Utiliza este patrón para crear plataformas de machine learning que satisfagan las necesidades de tus usuarios científicos de datos.
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Oracle AI Database 26ai impulsa la revolución de la IA en los datos


