Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu a identificat 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

O platformă de știința datelor care 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
Începeți să utilizați Machine Learning în cloud

Utilizarea platformelor bazate pe cloud pentru a descoperi noi perspective de afaceri.

Ciclul de viață al modelelor de Machine Learning

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

Încercați un atelier de Machine Learning

Explorați notebookuri și construiți sau testați algoritmi de Machine Learning. Încercați AutoML și vedeți rezultatele științei datelor.

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.

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.

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.

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 Universității Victoria

Universitatea Victoria accelerează cercetarea cu Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Cercetătorii Universității Victoria au apelat la Oracle Cloud pentru a încerca să prezică incidentele de violență domestică raportate pe rețelele de socializare.

Explorați Oracle Cloud Infrastructure
Domeniu de activitate: TEHNOLOGIE AVANSATĂ
16 noiembrie 2020

Implementarea unui model de Machine Learning cu Oracle Functions

JR Gauthier, expert senior principal în date produs, Oracle

Pentru rezultate mai rapide din perspectiva științei datelor, creați și instruiți modele de Machine Learning în Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science, apoi implementați-le în Oracle Functions.

Bloguri recomandate

Vedeți tot

Caracteristicile platformei de știința datelor

  • AutoML

    Machine Learning automat (AutoML) îi ajută pe experții în date prin automatizarea selecției algoritmilor, a selecției caracteristicilor și a ajustării modelelor. Aceasta permite obținerea de rezultate mai rapide și mai precise, care necesită mai puțin timp de calcul. AutoML le permite experților, de asemenea, să utilizeze algoritmi puternici de Machine Learning pentru a construi modele de calitate superioară.

  • 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 cadre open source din Python și R pentru a permite explorarea, transformarea, vizualizarea datelor, cât și Machine Learning. Acestea includ, fără a se limita la: panda, Dask, NumPy și dplyr pentru transformare, Seaborn, Plotly, Matplotlib și ggplot2 pentru vizualizare, cât 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 comportamentul general al unui model, cât și predicțiile individuale ale acestuia. Cu ajutorul explicării modelelor și detaliilor de predicție, este ușor de înțeles importanța caracteristicilor și ce anume influențează cel mai mult predicțiile.

  • Accesați orice date în mod flexibil și ușor

    Accesați date în mai multe formate (inclusiv CSV, Excel și JSON), din mai multe surse (inclusiv stocare obiecte, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL și Hadoop), cât și în locații multiple (on-premise, Oracle Cloud și alte servicii cloud).

  • Susținere pentru mai multe limbaje de scriptare

    Experții în date pot dezvolta soluții de știința datelor și Machine Learning folosind cele mai populare limbaje, inclusiv Python, R și SQL. Organizațiile obțin rezultate mai bune și mai rapide atunci când experții în date au flexibilitatea de a utiliza limbajele cele mai potrivite pentru anumite activități.

Începeți


Twitter

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


Abonați-vă la buletinul informativ

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.