Twoje wyszukiwanie nie pasowało do żadnych wyników
Zalecamy wypróbowanie następujących rozwiązań, aby znaleźć to, czego szukasz:
Popularne pytania
Wbudowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Oracle Cloud jest kluczem do strategii chmurowej Oracle. Dzięki temu nasi klienci poświęcają mniej czasu na ręczne zadania i zarządzanie oraz skupiają się na zadaniach o wysokiej wartości, które wpływają na wyniki biznesowe. Poniżej znajdują się trzy przykłady, w których Oracle wbudowuje uczenie maszynowe w celu wsparcia usług i zapewnienia większej wartości naszym klientom.
Tradycyjne bazy danych w chmurze są zarządzane i optymalizowane ręcznie, podatne na błędy ludzkie i narażone na kosztowne skutki występowania luk w zabezpieczeniach, co uniemożliwia osiągnięcie korzyści z przejścia do chmury i poprawę wydajności. Oracle wykorzystuje samouczenie się maszyn do zrewolucjonizowania zarządzania danymi dzięki wprowadzeniu pierwszej na świecie autonomicznej bazy danych w chmurze, co dodatkowo zwiększa oszczędności dzięki automatyzacji.
Oracle zapewnia głębszy wgląd w dane, wbudowując funkcje samouczenia się maszyn i sztucznej inteligencji w każdy aspekt procesu analitycznego, co znacznie ułatwia pracę. Wdrażamy funkcje inteligentnego przygotowania i odkrywania danych, aby nasze narzędzie jeszcze bardziej Cię satysfakcjonowało. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i generowanie języka naturalnego (NLG) wspomagają nowoczesną analitykę opartą na konwersacji.
Druga generacja infrastruktury Oracle wykorzystuje uczenie maszynowe do lepszej obsługi obciążeń informatycznych w przedsiębiorstwie przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów infrastruktury. Przykłady obejmują zaawansowane algorytmy, które wykrywają potencjalne problemy bezpieczeństwa poprzez analizę i wykrywanie anomalii, oraz algorytmy, które wykrywają i przewidują awarie lub problemy z wydajnością infrastruktury fizycznej. Wykorzystanie uczenia maszynowego w infrastrukturze chmury Oracle zapewnia wyjątkowo wysoki poziom niezawodności, bezpieczeństwa i wydajności w przypadku krytycznych obciążeń korporacyjnych.