Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science is een volledig beheerd platform waar teams van datawetenschappers machine learning-modellen (ML) kunnen bouwen, trainen, implementeren en beheren met behulp van Python en open-sourcetools. Gebruik een op JupyterLab gebaseerde omgeving om te experimenteren en modellen te ontwikkelen. Schaal de training van modellen op met NVIDIA GPU's en gedistribueerde training. Neem modellen in productie en houd deze gezond met functies voor ML-activiteiten (MLOps), zoals geautomatiseerde pijplijnen, modelimplementaties en modelbewaking.
Met snelle AI-acties voor OCI Data Science kan iedereen eenvoudig basismodellen implementeren, verfijnen en evalueren.
Implementeer, verfijn en evalueer basismodellen met de functie voor snelle AI-acties voor OCI Data Science
Bekijk onze catalogus met praktijklabs en ontdek de mogelijkheden van OCI Data Science.
Met een gratis proefversie van Oracle Cloud hebt u toegang tot OCI Data Science met een gratis cloudtegoed van USD 300.
De functie voor snelle AI-acties voor OCI Data Science vereenvoudigt de ervaring van uw gebruikers, inclusief de minder technische gebruikers, zodat ze sneller basismodellen kunnen implementeren, aanpassen, testen en evalueren en zich kunnen richten op het maken van generatieve AI-gestuurde applicaties.
Ontdek hoe data worden opgeslagen, gebruikt en geanalyseerd door een gezondheidszorgsysteem om het traject van een patiënt te volgen, van diagnose tot behandeling tot herstel.
Gebruik deze aanpak om ML-platforms te maken die zijn ontworpen voor datawetenschappers.
Implementeer snel een architectuur voor het veilig afhandelen van grote hoeveelheden brondata om voorspellende modellen te bouwen en deze te gebruiken in snel ontwikkelde applicaties.
Verrijk bedrijfsapplicatiedata met ruwe data uit andere bronnen en gebruik ML-modellen om bedrijfsprocessen te voorzien van informatie en voorspellende inzichten.
Identificeer risicofactoren en voorspel het risico op heropname van patiënten na ontslag door een voorspellend model te maken. Maak gebruik van data, zoals de medische geschiedenis van de patiënt, zijn gezondheid, milieufactoren en historische medische trends, om een sterker model te bouwen dat de beste zorg biedt tegen lagere kosten.
Gebruik regressietechnieken voor data om toekomstige klantuitgaven te voorspellen. Bestudeer eerdere transacties en combineer historische klantdata met meer data over trends, inkomensniveaus en zelfs factoren zoals het weer om ML-modellen te bouwen die bepalen of u marketingcampagnes moet opzetten om uw huidige klanten te behouden of nieuwe klanten te werven.
Bouw anomaliedetectiemodellen op basis van sensordata om storingen te voorkomen voordat deze ernstigere problemen veroorzaken of gebruik prognosemodellen om het einde van de levensduur voor onderdelen en machines te voorspellen. Verhoog de uptime van voertuigen en machines op basis van machine learning en metrics van bewakingsactiviteiten.
Voorkom fraude en financiële misdrijven met datawetenschap. Bouw een machine learning-model dat abnormale gebeurtenissen in realtime kan identificeren, zoals frauduleuze bedragen of ongebruikelijke transactietypen.
Krijg toegang tot geautomatiseerde workflows voor het bouwen van modellen. Maak ML eenvoudiger operationeel met herbruikbare taken en end-to-end orkestratie voor de ML-levenscyclus Voer gedistribueerde, krachtige workloads uit met toegang tot goedkopere GPU's.
Verwacht het beste van ML op Oracle dankzij belangrijke partnerschappen, zoals Anaconda. Maak gebruik van modellen, data en code in de indeling die u nodig hebt.
Profiteer van de beste aanpak voor strategische ML-partnerschappen. De datawetenschappers van Oracle zetten zich in voor het succes van uw organisatie.