Căutarea dvs. nu corespunde niciunui rezultat
Pentru a găsi ceea ce căutaţi, vă sugerăm să încercaţi următoarele:
Întrebări frecvente
Platforma Oracle Cloud Data Science are șapte servicii noi, în centrul acestora aflându-se Oracle Cloud Infrastructure Data Science. Oracle Cloud Infrastructure Data Science este conceput pentru a ajuta întreprinderile să construiască, să instruiască, să gestioneze și să implementeze modele de machine learning pentru a crește succesul colaborativ al proiectelor de știință a datelor. În prezent, majoritatea organizațiilor realizează doar o fracțiune din potențialul de transformare a datelor ca urmare a accesului, a instrumentelor de construit și a capacității de a implementa modele eficiente de machine learning.
“Succesul acestei viziuni se bazează pe capacitatea de a gestiona un flux continuu și în creștere de date de intrare și pe capacitatea propriei noastre soluții bazate pe IA de a transforma aceste date în agricultură de precizie, bazată pe decizii, la scară largă. Viteza, scara și agilitatea Oracle Cloud ne-au ajutat să ne realizăm visul. Acum, noi orizonturi s-au deschis odată cu adăugarea recentă a Oracle Cloud Infrastructure Data Science, care îmbunătățește capacitatea experților noștri în date de a construi, instrui și implementa modele de machine learning.”
Simcha Shore, fondator și Director executiv, AgroScout
Platforma Oracle Cloud Data Science include șapte noi servicii care oferă o experiență cuprinzătoare, de la un capăt la altul, care accelerează și îmbunătățește deciziile de afaceri.
Permite utilizatorilor să construiască, să instruiască și să gestioneze noi modele de machine learning pe Oracle Cloud folosind Python și alte instrumente și biblioteci open-source, inclusiv TensorFlow, Keras și Jupyter.
Oferă noi capacități puternice de machine learning, strâns integrate în Oracle Autonomous Database, cu suport nou pentru Python. Integrarea viitoare cu Oracle Cloud Infrastructure Data Science va permite experților în date să dezvolte modele folosind atât algoritmi open source cât și algoritmi scalabili în bazele de date. În mod unic, aducerea algoritmilor la datele din Oracle Database scurtează timpul necesar până la obținerea rezultatelor, reducând pregătirea și mișcarea datelor.
Permite utilizatorilor să descopere, să găsească, să organizeze, să îmbogățească și să urmărească activele de date pe Oracle Cloud. Glosarul de afaceri încorporat al Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog ușurează organizarea și descoperirea datelor corecte și de încredere.
Oferă o implementare completă Cloudera Hadoop, cu un management dramatic mai simplu decât alte oferte Hadoop, inclusiv un singur clic pentru a face un cluster extrem de disponibil și pentru a implementa securitatea. Oracle Big Data Service include, de asemenea, machine learning pentru Spark, permițând organizațiilor să ruleze Spark machine learning în memorie cu un singur produs și cu o mișcare minimă a datelor.
Activează interogările SQL pentru date în HDFS, Hive, Kafka, NoSQL și Object Storage. Numai Cloud SQL permite oricărui utilizator, oricărei aplicații și oricărui instrument de analiză care poate vorbi cu bazele de date Oracle să lucreze în mod transparent cu datele din alte magazii de date și oferă avantajul procesării push-down, la scară redusă, pentru a minimiza circulația datelor.
Un serviciu big data complet gestionat care permite utilizatorilor să execute aplicații Apache Spark fără nicio infrastructură de implementat sau de gestionat, permițând întreprinderilor să livreze mai rapid aplicații big data și IA. Spre deosebire de serviciile Hadoop și Spark concurente, Oracle Cloud Infrastructure Data Flow include o singură fereastră pentru a urmări toate lucrările Spark, ceea ce face simplă identificarea sarcinilor scumpe sau soluționarea problemelor.
Medii preconfigurate, bazate pe GPU, cu IDE-uri, notebookuri și cadre de lucru comune, care pot fi funcționale în mai puțin de 15 minute, pentru 30 USD pe zi.
Machine learning este o componentă cheie într-o lume a big data, ajutând experții în date să organizeze, să construiască, să instruiască și să implementeze modele de date.
Instrumentele și funcțiile de sprijin extind posibilitățile științei datelor prin optimizarea performanței, scalabilității și eficienței.