Data Science Service
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science is een volledig beheerd platform waar teams van datawetenschappers machine learning-modellen kunnen bouwen, trainen, implementeren en beheren met behulp van Python en open-source tools. 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 ze gezond met MLOps-functies, zoals geautomatiseerde pijplijnen, modelimplementaties en modelbewaking.
Het bouwen van een machine learning-model is een iteratief proces. Lees meer over elke stap, van het verzamelen van data tot modelimplementatie en controle.
Kunstmatige intelligentie (AI) raakt in rap tempo geïntegreerd in bedrijfsfuncties. IDC verkent de beste aanpak en aanbevelingen voor AI voor bedrijven.
Waarom OCI Data Science?
-
Hoogwaardige datawetenschap
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.
-
Open platform
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.
-
Uitstekende ondersteuning
Profiteer van de speciale aandacht voor strategische ML-partnerschappen. Oracle heeft datawetenschappers in dienst die zich speciaal inzetten voor het succes van uw organisatie.
Partnerschappen en succesverhalen van klanten over Data Science
Gebruiksscenario's voor Data Science
-
Gezondheidszorg: risico op heropname van patiënten
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.
-
Detailhandel: voorspel de waarde van klanten
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.
-
Productie: voorspellend onderhoud
Bouw anomaliedetectiemodellen op basis van sensordata om storingen te voorkomen voordat ze ernstigere problemen veroorzaken of gebruik prognosemodellen om uitval van onderdelen en machines te voorspellen. Verhoog de uptime van voertuigen en machines op basis van machine learning en metrics van bewakingsactiviteiten.
Financiën: fraudedetectie
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.
Van machine learning-modellen naar productie en verder met MLOps op OCI
Tzvi Keisar, Senior Principal Product Manager
Het trainen van modellen voor het genereren van nauwkeurige voorspellingen is een complexe taak die brede kennis op het gebied van datawetenschap vereist. Maar als het model eenmaal is gebouwd, moet u nog meer doen. U hebt nog een belangrijke taak: u moet ervoor zorgen dat het model voorspellingen genereert over nieuwe data in het echte leven. Dit wordt ook wel "modelproductie" genoemd. Deze taak is net zo complex als het bouwen van het model. Misschien hebt u artikelen gelezen over het grote aantal AI-projecten waarbij de implementatie in een productieomgeving mislukt.
Lees het volledige artikel