Data Science Service
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science este o platformă complet gestionată care permite echipelor de experți în date să creeze, să instruiască, să implementeze și să gestioneze modele de machine learning, utilizând Python și instrumente open source. Utilizați un mediu bazat pe JupyterLab pentru a experimenta și dezvolta modele. Scalați în sus procesele de instruire a modelelor cu plăcile grafice NVIDIA și cu instruirea distribuită. Treceți modelele în producție și le întrețineți cu funcționalitățile MLOps automatizate, cum ar fi procesele, implementările și monitorizarea acestora.
Construirea unui model de Machine Learning este un proces iterativ. Aflați despre fiecare pas, de la colectarea datelor la modelarea implementării și monitorizării.
Inteligența artificială devine rapid parte integrantă a funcțiilor unei companii. IDC explorează cele mai bune practici și recomandări pentru AI la nivel corporativ.
De ce să alegeți OCI Data Science?
-
Știință a datelor cu performanțe ridicate
Obțineți acces la fluxuri de lucru automate pentru crearea modelelor. Puneți mai ușor în producție algoritmii de ML, cu joburi reutilizabile și organizare completă a ciclului de viață ML. Rulați fluxuri de lucru distribuite, cu performanțe ridicate și acces la plăci grafice cu costuri reduse.
-
Platformă deschisă
Beneficiați de tot ce este mai bun de la ML oferit de Oracle prin parteneriatele importante, cum ar fi Anaconda. Introduceți modele, date și cod în formatul de care aveți nevoie.
-
Cea mai bună asistență din domeniu
Beneficiați de tratamentul preferențial pentru parteneriatele strategice ML. Oracle are angajați experți în date, care asigură succesul organizației dvs.
Succese și parteneriate ale clienților în domeniul științei datelor
Scenarii de utilizare a științei datelor
-
Sănătate: riscul de reinternare
Identifică factorii de risc și anticipează riscul de reinternare a pacientului după externare, prin crearea unui model predictiv. Utilizați date, cum ar fi istoricul medical al pacienților, condițiile de sănătate, factorii de mediu și istoricul tendințelor medicale, pentru a crea un model mai puternic, care să vă ajute să oferiți cea mai bună îngrijire la un cost mai mic.
-
Retail: anticipați valoarea ciclului de colaborare al clienților
Utilizați tehnici de regresie a datelor pentru a anticipa cheltuielile viitoare ale clienților. Analizați tranzacțiile anterioare și combinați datele istorice ale clienților cu mai multe date despre tendințe, nivelurile de venituri – chiar și factori precum vremea – pentru a crea modele ML care să determine dacă trebuie lansate campanii de marketing pentru păstrarea clienților actuali sau pentru atragerea unora noi.
-
Producție: întreținere predictivă
Construiți modele de detectare a anomaliilor din datele senzorilor pentru a identifica defecțiunile echipamentelor înainte să devină o problemă mai gravă sau utilizați modele de prognoză pentru a anticipa sfârșitul duratei de viață a pieselor și mașinilor. Creșteți durata de funcționare a vehiculelor și utilajelor, cu indicatori pentru operațiunile de machine learning și monitorizare.
Finanțe: detectarea fraudelor
Preveniți frauda și infracțiunile financiare cu știința datelor. Creați un model de machine learning care poate identifica în timp real evenimentele anormale, inclusiv sumele frauduloase sau tipurile neobișnuite de tranzacții.
Introducerea modelelor de machine learning în producție și multe altele, cu MLOps pe OCI
Tzvi Keisar, manager principal senior de produs, Oracle
Crearea modelelor de instruire pentru generarea unor estimări precise este o activitate complexă, care necesită o expertiză extinsă în domeniul științei datelor. Cu toate acestea, chiar și după ce modelul a fost construit, călătoria nu s-a terminat. Aveți o altă sarcină importantă de efectuat: obținerea unui model care să genereze predicții ale noilor date din viața reală, denumită adesea „producție de modele”. Această activitate este la fel de complexă precum construirea modelului. De fapt, poate ați citit articolele despre procentajul semnificativ de proiecte AI care eșuează atunci când se încearcă implementarea lor în producție.
Citiți postarea completă