Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu a întors niciun rezultat.

Pentru a găsi ceea ce căutați, vă sugerăm să încercați următoarele:

  • Verificați ortografia cuvintelor cheie ale căutării.
  • Utilizați sinonime pentru cuvântul cheie pe care l-ați introdus; de exemplu, încercați “aplicație” în loc de “software”.
  • Încercați una dintre căutările populare prezentate mai jos.
  • Începeți o căutare nouă.
Întrebări frecvente

Platforma de știința datelor

Platforma de știința datelor de la Oracle îmbunătățește productivitatea prin abilități de neegalat. Creați și evaluați modele de Machine Learning (ML) de calitate superioară. Sporiți flexibilitatea afacerii punând rapid la treabă datele enterprise de încredere și susțineți obiectivele de afaceri bazate pe date prin implementarea mai ușoară a modelelor ML.

data-science-cloud-bridge
Ciclu de viață al modelelor de Machine Learning

Construirea unui model de Machine Learning este un proces iterativ. În această carte electronică, descompunem procesul și descriem modul în care sunt construite modelele de Machine Learning.

O’Reilly: Machine Learning ajunge în cloud

Machine Learning bazată pe cloud poate oferi perspective de afaceri care creează schimbări. Aflați cum prin intermediul acestei cărți electronice de O'Reilly.

De ce o platformă de știința datelor de la Oracle?

Creați și validați mai repede modele de înaltă calitate

Construiți modele de înaltă calitate mai rapid și mai ușor. Capacitățile automate de Machine Learning examinează rapid datele și recomandă caracteristicile optime ale datelor și cei mai buni algoritmi. În plus, Machine Learning automată ajustează modelul și explică rezultatele modelului.

Vedeți cartea electronică despre Machine Learning (PDF)
productiv

Obțineți rezultate mai bune lucrând cu toate datele

Experții în date trebuie să acceseze date în diferite formate și din diferite surse de date, fie la locație, fie în cloud. Utilizați instrumentele de integrare și pregătire a datelor cu glisare și fixare pentru a muta datele într-un lac de date sau într-un depozit de date, simplificând accesul pentru experții în date.

Citiți cartea electronică despre descoperirea datelor (PDF)
flexibil

Oferiți inteligență artificială de încredere

IA este mai de încredere atunci când mai mulți colaboratori colaborează eficient, iar instrumentele de Machine Learning asigură explicarea și evaluarea modelelor. Oracle Security Tools și interfețele cu utilizatorul permit mai multor roluri să participe la proiecte și să partajeze modele. Explicarea agnostică la model ajută experții în date, analiștii de afaceri și cadrele de conducere să aibă încredere în rezultate.

Citiți mai multe despre Accelerated Data Science
De încredere

Oracle Data Science Platform

Accelerați dezvoltarea modelului de Machine Learning

Le permite experților în date să creeze, să instruiască și să gestioneze modele de Machine Learning pe Oracle Cloud, utilizând un ecosistem open source Python îmbunătățit de Oracle pentru Machine Learning automată (AutoML), evaluare modele și explicare modele.


Machine Learning pentru toți

Creați și implementați modele de Machine Learning în Oracle Autonomous Database folosind algoritmi scalabili și optimizați în baza de date.


Creați modele de Machine Learning fără cheltuieli

Puneți lucrurile rapid în funcțiune cu medii bazate pe GPU, preconfigurate cu IDE-uri populare, notebookuri și platforme pentru Machine Learning. Implementați cu ușurință din Oracle Cloud Marketplace, conform propriei dvs. alegeri în materie de formă de calcul.


Completați-vă mediul cu servicii de date end-to-end

O platformă pentru știința datelor este mai mult decât un set bun de instrumente pentru crearea modelelor de Machine Learning. Platforma Oracle de știința datelor include un set complet de capacități pentru susținerea unei conducte end-to-end de știința datelor.

Module

Sigla AgroScout

AgroScout și Oracle: combaterea foametei prin tehnologii de generația următoare

 

Explorați Oracle Cloud Infrastructure
Domeniu de activitate: TEHNOLOGIE AVANSATĂ
Locație: ISRAEL
11 martie 2020

IA robustă în servicii financiare

Swetasudha Panda, Senior Member în cadrul personalului tehnic, Oracle Labs

Modelele de Machine Learning sunt utilizate din ce în ce mai mult pentru a lua decizii critice în diverse domenii reglementate, cum ar fi angajările sau deciziile de creditare/acordare împrumuturi. Cu toate acestea, în mai multe situații, s-a observat că astfel de modele prezintă un comportament discriminatoriu vizavi de diverse grupuri protejate recunoscute juridic.

Bloguri recomandate

Vedeți tot

Caracteristicile platformei de știința datelor

  • AutoML

    Machine Learning automată (AutoML) îi ajută pe toți experții în date prin automatizarea selecției algoritmilor, a selecției datelor și caracteristicilor și a ajustării modelelor. Aceasta permite obținerea de timpi mai scurți până la obținerea rezultatelor, rezultate mai precise și mai de încredere și timp de calcul mai redus.

  • Algoritmi optimizați în baza de date

    Oracle Database include peste 30 de algoritmi de înaltă performanță, complet scalabili, care acoperă tehnici de Machine Learning utilizate în mod obișnuit, precum detectarea anomaliilor, regresia, clasificarea, gruparea în clustere și multe altele. Datele aflate deja în Oracle Database nu trebuie mutate, reducând volumul de lucru necesar gestionării datelor pentru experții în date și permițându-le acestora să se concentreze pe crearea modelelor de producție.

  • Biblioteci și platforme open source

    Utilizați și importați biblioteci și platforme open source la alegere, pentru a permite transformarea datelor, vizualizarea și construirea modelelor. Acestea includ, fără a se limita la: panda, Dask și NumPy pentru transformare, Seaborn, Plotly și Matplotlib pentru vizualizare și TensorFlow, Keras și PyTorch pentru construirea modelelor.

  • Alegerea implementării

    Implementați rapid modele de acces pentru aplicații și analiști de afaceri. Modelele pot fi implementate cu un API REST într-o arhitectură cloud fără server, scalabilă, precum Oracle Functions sau direct în baza de date.

  • Explicarea modelelor

    Explicarea modelelor le permite experților și non-experților să înțeleagă ce a determinat un model să returneze un anumit rezultat. Prin intermediul explicării modelelor, este ușor de înțeles importanța caracteristicilor și modul cum se generează într-o măsură mai mare sau mai mică un anumit rezultat.

  • Accesați orice date în mod flexibil și ușor

    Utilizați Python pentru a accesa date în multe formate diferite (inclusiv CSV, Excel, JSON și multe altele), din multe surse diferite (inclusiv stocare obiecte, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL și multe altele) și în multe locații diferite (locale, Oracle Cloud și alte tipuri de cloud).

data-science-benefits

Începeți


Twitter

Consultați fluxul oficial de Twitter dedicat științei datelor de la Oracle.


Abonați-vă la blogul nostru

Aflați cele mai recente știri și sfaturi legate de știința datelor Oracle.


Contactați departamentul de vânzări

Contactați echipa globală de vânzări Oracle pentru a afla mai multe despre știința datelor și Machine Learning de la Oracle.