Nie znaleziono wyników

Twoje wyszukiwanie nie dało żadnych wyników.

Zalecamy wypróbowanie następujących rozwiązań, aby znaleźć to, czego szukasz:

  • Sprawdź pisownię wyszukiwania słowa kluczowego.
  • Użyj synonimów dla wpisanego słowa kluczowego, na przykład spróbuj wpisać „aplikacja” zamiast „oprogramowanie”.
  • Wypróbuj jedno z popularnych wyszukiwań wskazanych poniżej.
  • Rozpocznij nowe wyszukiwanie.
Popularne pytania
Oracle Machine Learning

Oracle Machine Learning

Rodzina produktów Oracle Machine Learning umożliwia realizację skalowalnych projektów z zakresu analizy danych. Wykorzystując w pełni możliwości oferowane przez platformę Oracle, analitycy danych i biznesowi, programiści i inni informatycy mogą szybciej osiągać cele projektów z tego zakresu.

Oracle Machine Learning składa się z uzupełniających się komponentów obsługujących skalowalne algorytmy samouczenia się maszyn przeznaczone dla środowisk bazodanowych i Big Data, technologii Notebook, interfejsów API SQL i R oraz środowisk Hadoop/Spark.

Slajdy do sesji poświęconych platformie Oracle Machine Learning z konferencji Oracle OpenWorld i Oracle CodeOne 2019 w San Francisco.

Co nowego w Oracle Machine Learning

Oracle Machine Learning — godziny pracy AskTOM

Oracle Machine Learning — godziny pracy AskTOM

Zmiana roli administratora baz danych: od programisty baz danych do analityka danych w 6 tygodni

Sprawdź prezentacje z konferencji Analytics and Data Summit 2020

Sprawdź prezentacje z konferencji Analytics and Data Summit 2020

Poznaj szczegóły

Machine Learning

Za pomocą Oracle Machine Learning Oracle przenosi algorytmy do danych, przetwarzając dane tam, gdzie się znajdują — minimalizując lub eliminując przenoszenie danych, osiągając skalowalność, zachowując wysoki poziom bezpieczeństwa i przyspieszając wdrażanie modeli. Oracle zapewnia równolegle implementację algorytmów samouczenia się maszyn w bazie danych oraz integrację z platformą R typu open source.

 

Kluczowe korzyści

 

Przetwarzanie w bazie danych: „Przenoś algorytmy, a nie dane!”— przetwarzaj dane tam, gdzie się znajdują, aby wyeliminować przenoszenie danych i nadal wykorzystywać swoje środowisko Oracle jako wydajne rozwiązanie obliczeniowe z równoległymi, rozproszonymi algorytmami.

Samouczenie się maszyn dla wszystkich — zaspokaja potrzeby wszystkich kluczowych osób niezbędnych do obsługi rozwiązań opartych na samouczeniu się maszyn: analityków danych i biznesowych, programistów oraz innych informatyków. Analitycy danych mogą wykorzystać pakiety typu open source, aby rozszerzyć funkcjonalność pakietów.

Machine Learning for Spark — korzystając z Big Data SQL i Oracle Machine Learning for Spark, przetwarzaj dane w jeziorach danych za pomocą platform Spark i Hadoop.

Szybkie wdrażanie aplikacji opartych na samouczeniu się maszyn — z uwagi na fakt, że modele samouczenia się maszyn w bazie danych są natywnymi funkcjami SQL, wdrażanie modeli następuje natychmiast za pomocą skryptów SQL i R.

 

Role użytkowników

Rola w Oracle Machine Learning — analityk danych

Analitycy danych

Używaj popularnych języków do obsługi analizy danych (np. R, SQL), notatników i interfejsu użytkownika z obsługą funkcji „przeciągnij i upuść” , aby opracowywać, testować i udoskonalać modele samouczenia się maszyn i rozwiązania do analizy danych. Zwiększ wydajność poprzez automatyzację rutynowych zadań. Współpracuj z administratorem swojej bazy danych Oracle i uzyskaj bezpośredni dostęp do bezpiecznych danych firmy, aby zintegrować i analizować dane w całym przedsiębiorstwie. 

Rola w Oracle Machine Learning — analityk danych

Analitycy biznesowi i analitycy danych

Rozwiń swoje umiejętności analityczne i wykorzystaj oferowane przez Oracle algorytmy samouczenia się maszyn w celu wydobywania z danych dodatkowych informacji, tworzenia prognoz i generowania nowych wniosków. Używaj oferowanego przez platformę Oracle Machine Learning interfejsu użytkownika z funkcją „przeciągnij i upuść” do łatwego konfigurowania analiz i następnie do szybkiego udostępniania wyników w pulpitach nawigacyjnych. Współpracuj z działem IT — z administratorami baz danych oraz twórcami baz danych i aplikacji — aby zautomatyzować analizę i generowanie wniosków, lokalnie i w chmurze. Współpracuj z analitykami danych, aby głębiej wnikać w uzyskane analizy.

Rola w Oracle Machine Learning — administrator baz danych i informatyk

Administratorzy baz danych i informatycy

Wykorzystaj posiadane cenne umiejętności informatyczne, aby jeszcze lepiej wykorzystać środowisko Oracle swojej firmy. Zachowaj bezpieczeństwo i zapewnij skalowalność — wszystko w ramach najlepszych w branży rozwiązań do zarządzania danymi na potrzeby analityki udostępnianych przez Oracle Database. Teraz możesz zarówno zarządzać danymi, jak i analizować je na tej samej platformie zarządzania danymi. Dzięki połączeniu z produktami Oracle z zakresu Big Data, w tym z Oracle Big Data SQL, użytkownicy mogą uzyskać dostęp do wszystkich danych niezbędnych do rozwiązywania problemów w oparciu o wyniki analizy danych.

Rola w Oracle Machine Learning - programiści tworzący aplikacje i pulpity nawigacyjne

Programiści tworzący aplikacje

Łatwiej twórz aplikacje, w których osadzone są wnioski i prognozy wynikające z modelu samouczenia się maszyn. Współpracuj z kluczowymi osobami — analitykami biznesowymi i analitykami danych oraz kierownikami tych obszarów — aby wydobywać więcej informacji oraz generować nowe wnioski i prognozy, a także zautomatyzować rozpowszechnianie wyników w całym przedsiębiorstwie. Oracle Machine Learning umożliwia tworzenie i wdrażanie aplikacji i rozwiązań predykcyjnych.

Rola w OML — kierownik

Kadra kierownicza

Podejmuj lepsze decyzje oparte na danych. Zwiększ wydajność zespołów analitycznych i szybciej wdrażaj rozwiązania oparte na samouczeniu się maszyn. Spopularyzuj możliwości samouczenia się maszyn w całej firmie, aby Twoje przedsiębiorstwo mogło skuteczniej walczyć z konkurencją oraz osiągać znaczne oszczędności i większą rentowność.

Dowiedz się więcej

Oracle Machine Learning for SQL

Oracle Machine Learning for SQL

Rozwiązanie Oracle Machine Learning for SQL jest obsługiwane przez Oracle Advanced Analytics i udostępnia analitykom danych, programistom tworzącym aplikacje, administratorom baz danych i innym informatykom zaawansowane, wbudowane w bazę danych, równoległe algorytmy samouczenia się maszyn.

Oracle Machine Learning for R

Oracle Machine Learning for R

Rozwiązanie Oracle Machine Learning for R jest obsługiwane przez Oracle R Enterprise i sprawia, że język programowania i środowisko R typu open source do obliczeń statystycznych są gotowe do obsługi przedsiębiorstw i technologii Big Data.

Oracle Machine Learning Notebooks

Oracle Machine Learning Notebooks

Oracle Machine Learning Notebooks to ułatwiający współpracę interfejs użytkownika dla analityków danych i analityków biznesowych, którzy wykorzystują funkcje samouczenia się maszyn w Oracle Autonomous Database.

Oracle Machine Learning for Spark

Oracle Machine Learning for Spark

Rozwiązanie Oracle Machine Learning for Spark jest obsługiwane przez Oracle R Advanced Analytics for Hadoop i udostępnia w znacznym stopniu skalowalne algorytmy samouczenia się maszyn poprzez interfejs API do języka R na potrzeby platform Spark i Hadoop.

Oracle Machine Learning for Python

Oracle Machine Learning for Python—już wkrótce w ofercie

Rozwiązanie Oracle Machine Learning for Python przygotowuje język skryptowy i środowisko skryptowe Python typu open source do obsługi przedsiębiorstw i technologii Big Data.

Oracle Machine Learning Microservices

Oracle Machine Learning Microservices—już wkrótce w ofercie

Rozwiązanie Oracle Machine Learning Microservices, dostępne za pośrednictwem Oracle Autonomous Database, oferuje mikrousługi z zakresu zarządzania modelami oraz analizy kognitywnej obrazów i tekstów udostępniane za pośrednictwem interfejsów REST API — dostarcza w ten sposób twórcom aplikacji zaawansowanych możliwości w zakresie samouczenia się maszyn.

Oracle Data Miner

Oracle Data Miner

Oracle Data Miner to rozszerzenie do Oracle SQL Developer, które umożliwia analitykom danych przeglądanie danych, szybkie budowanie modeli samouczenia się maszyn, porównywanie i ocenę wielu modeli, stosowanie ich do nowych danych oraz przyspieszanie wdrażania modeli.

Popularne

Połączone blogi na temat platform Oracle Machine Learning i R