Usługa Data Science
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science to w pełni zarządzana platforma dla zespołów badaczy danych służąca do tworzenia, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego oraz zarządzania nimi przy użyciu języka Python i narzędzi open source. Wykorzystaj środowisko oparte na JupyterLab do eksperymentowania i tworzenia modeli. Skaluj proces szkolenia modeli za pomocą jednostek GPU NVIDIA i szkolenia rozproszonego. Wprowadzaj modele do produkcji i utrzymuj je w dobrej kondycji dzięki funkcjom MLOps, takim jak zautomatyzowane potoki czy wdrażanie i monitorowanie modeli.
Budowanie modelu samouczenia się maszyn jest procesem iteracyjnym. Dowiedz się więcej o każdym etapie – od gromadzenia danych po wdrażanie modeli i monitorowanie.
Dowiedz się, jak opracować strategiczny model inwestycji w zakresie skalowania sztucznej inteligencji. W tym raporcie firmy Gartner przedstawiono zalecenia dotyczące właściwego doboru inwestycji w sztuczną inteligencję oraz podano wzór na obliczanie zwrotu z inwestycji.
Sztuczna inteligencja szybko integruje się z wszystkimi funkcjami biznesowymi. Firma IDC bada najlepsze praktyki i zalecenia dotyczące SI w przedsiębiorstwach.
Dlaczego OCI Data Science?
-
Wysokowydajna analityka danych
Uzyskaj dostęp do zautomatyzowanych przepływów pracy na potrzeby tworzenia modeli. Ułatw korzystanie z uczenia maszynowego dzięki zadaniom wielokrotnego użytku i kompleksowej orkiestracji dla cyklu życia uczenia maszynowego. Uruchamiaj rozproszone, wysokowydajne zadania z dostępem do tańszych jednostek GPU.
-
Otwarta platforma
Oracle zapewnia najlepsze rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego dzięki współpracy z kluczowymi partnerami takimi jak Anaconda. Wprowadzaj modele, dane i kod w wymaganym formacie.
-
Najlepsza w swojej klasie asysta techniczna
Korzystaj z licznych zalet wynikających ze strategicznego partnerstwa w zakresie uczenia maszynowego. W Oracle pracują badacze danych, których zadaniem jest zapewnienie sukcesu Twojej organizacji.
Sukcesy i partnerstwa klientów w zakresie analizy danych
Data Science — przypadki użycia
-
Opieka zdrowotna: ryzyko ponownego przyjęcia do szpitala
Identyfikuj czynniki ryzyka i przewiduj ryzyko ponownego przyjęcia pacjenta do szpitala poprzez stworzenie modelu predykcyjnego. Wykorzystaj dane, takie jak historia medyczna pacjenta, warunki zdrowotne, czynniki środowiskowe i historyczne trendy medyczne, aby zbudować silniejszy model, który pomoże zapewnić najlepszą opiekę przy niższych kosztach.
-
Handel detaliczny: przewidywanie wartości cyklu życia klienta
Stosuj techniki regresji na danych, aby przewidzieć przyszłe wydatki klientów. Analizuj przeszłe transakcje i łącz historyczne dane o klientach z innymi danymi dotyczącymi trendów, poziomów dochodów — a nawet czynników takich jak pogoda — aby budować modele uczenia maszynowego, które określają, czy należy tworzyć kampanie marketingowe w celu utrzymania obecnych klientów, czy też pozyskiwania nowych.
-
Produkcja: konserwacja predykcyjna
Twórz modele wykrywania anomalii na podstawie danych z czujników, aby wychwytywać awarie sprzętu, zanim staną się poważniejszym problemem, lub używaj modeli prognostycznych do przewidywania końca eksploatacji części i maszyn. Zwiększaj czas pracy pojazdów i maszyn dzięki uczeniu maszynowemu i monitorowaniu metryk operacyjnych.
Finanse: wykrywanie oszustw
Zapobiegaj oszustwom i przestępstwom finansowym, korzystając z analityki danych. Stwórz model uczenia maszynowego, który może identyfikować anomalie w czasie rzeczywistym, w tym oszukańcze kwoty lub nietypowe typy transakcji.
Wdrażanie modeli uczenia maszynowego w produkcji i poza nią z wykorzystaniem MLOps w OCI
Tzvi Keisar, starszy główny menedżer produktu
Szkolenie modeli w celu wygenerowania dokładnych prognoz jest złożonym zadaniem, które wymaga szerokiej wiedzy w dziedzinie analityki danych. Nawet po stworzeniu modelu proces ten nie jest zakończony. Masz jeszcze jedno ważne zadanie do wykonania: sprawić, by model generował prognozy w oparciu o nowe dane w rzeczywistych warunkach, co często określane jest terminem „produkcjonalizacja modelu”. Zadanie to jest równie złożone jak tworzenie modelu. Często można trafić na artykuły o wysokim odsetku projektów obejmujących sztuczną inteligencję, które zawodzą przy próbie wdrożenia do produkcji.
Przeczytaj cały wpis