Ничего не найдено
По Вашему запросу ничего не найдено.
Рекомендуем сделать следующее:
- Проверьте правильность написания ключевых слов.
- Используйте синонимы введенных Вами ключевых слов, например “приложение” вместо “программное обеспечение”.
- Попробуйте воспользоваться одним из популярных поисковых запросов ниже.
- Начните новый поиск.
Актуальные вопросы
Платформа для Data Science
Платформа для анализа данных для значительного повышения эффективности обработки данных. Создавайте и оценивайте высококачественные модели машинного обучения (МО). Сделайте свой бизнес гибким: получайте проверенные данные, реализуйте бизнес-цели, связанные с данными, развертывайте модели МО легко и быстро.
Построение модели машинного обучения — это итеративный процесс. В этой электронной книге мы разбиваем данный процесс на этапы и описываем, как строятся модели машинного обучения.
Облачная технология машинного обучения помогает находить ценные для бизнеса данные, что повышает эффективность работы. Прочитайте новую электронную книгу О'Рейли и узнайте, как это происходит.
Зачем Вам нужна платформа Oracle для работы с данными?
Ускоренное создание и оценка высококачественных моделей
Создавайте высококачественные модели быстро и просто. Автоматизированное машинное обучение позволяет быстро анализировать данные. Оно рекомендует Вам оптимальные средства работы с данными и наиболее подходящие алгоритмы. Кроме того, автоматизированное машинное обучение настраивает модель и предоставляет пояснения по итогам работы.
Повышение эффективности благодаря анализу всех данных
Специалистам по обработке данных нужен доступ к различных форматам данных из разных источников независимо от того, какая среда используется — локальная или облачная. Используйте инструменты для интеграции и подготовки данных с возможностью перетаскивания элементов мышью. Перемещайте данные в озеро данных или хранилище, упрощая доступ для специалистов.
Предоставление надежного искусственного интеллекта
ИИ становится более надежным, если разработчики эффективно сотрудничают друг с другом, а инструменты машинного обучения предоставляют пояснения и оценку моделей. Благодаря средствам безопасности и пользовательским интерфейсам Oracle участвовать в проектах и делиться моделями могут несколько пользователей. Описание не зависит от модели и дает специалистам по обработке данных, бизнес-аналитикам и руководителям уверенность в результатах.
Oracle Data Science Platform
Быстрая разработка моделей машинного обучения
Позволяет специалистам по обработке данных создавать и тренировать модели машинного обучения и управлять ими в Oracle Cloud с помощью экосистемы Python с открытым исходным кодом. Oracle расширила возможности этой экосистемы благодаря автоматизированному машинному обучению (AutoML), оценке и описанию работы модели.
Машинное обучение для всех
Создавайте и развертывайте модели машинного обучения в Oracle Autonomous Database с использованием масштабируемых и оптимизированных алгоритмов, встроенных в базу данных.
Создавайте модели машинного обучения без дополнительных затрат
Легко развертывайте настроенные среды на основе GPU с распространенными IDE, блокнотами и методиками машинного обучения. Развертывайте их из Oracle Cloud Marketplace с использованием любой вычислительной формы.
Дополните свою среду сервисами для сквозной аналитики
Платформа для работы с данными Oracle — это не просто хороший набор инструментов для создания моделей машинного обучения. Она включает полный набор возможностей для поддержки всесторонней обработки данных.
Модули
С помощью облачной платформы Oracle Cloud Infrastructure Data Science Университет Виктории проводит исследования значительно быстрее
Исследователи из Университета Виктории использовали облачное решение Oracle Cloud, чтобы попытаться предсказать случаи домашнего насилия, о которых сообщается в социальных сетях.
Развертывание моделей машинного обучения с помощью функций Oracle
ДжейАр Готье (JR Gauthier), старший главный аналитик данных OracleДля получения более быстрых результатов в области науки о данных создавайте и разрабатывайте модели машинного обучения на платформе Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science, а затем развертывайте их с помощью сервиса Oracle Functions.
Возможности платформы для анализа данных
-
AutoML
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) помогает специалистам по обработке данных, автоматизирует выбор алгоритмов и инструментов, а также настройку моделей. Вы быстрее получаете более точные и надежные результаты меньшими ресурсами и временем на вычисления. Кроме того, AutoML дает возможность неспециалистам использовать мощные алгоритмы машинного обучения для создания более качественных моделей.
-
Оптимизированные алгоритмы, встроенные в базу данных
СУБД Oracle Database включает более 30 высокопроизводительных, полностью масштабируемых алгоритмов, охватывающих распространенные методы машинного обучения: обнаружение аномалий, регрессию, классификацию, кластеризацию и т. д. Вам не нужно перемещать данные, которые уже находятся в СУБД Oracle Database. Это уменьшает объем работы для специалистов по управлению данными и позволяет им фокусироваться на создании производственных моделей.
-
Библиотеки и среды с открытым исходным кодом
Используйте и импортируйте любые библиотеки и среды с открытым исходным кодом на Python и R для исследования, преобразования, визуализации и машинного обучения. Допустимо использовать следующие библиотеки и среды: Pandas, Dask, NumPy и dplyr для преобразования, Seaborn, Plotly, Matplotlib и ggplot2 для визуализации, TensorFlow, Keras и PyTorch для создания моделей.
-
Выбор вариантов развертывания
Быстро развертывайте модели, чтобы приложения и бизнес-аналитики получили к ним доступ. Развертывать модели можно с помощью REST API в бессерверной масштабируемой облачной архитектуре, например в Oracle Functions или прямо в базе данных.
-
Описание работы модели
Описание работы модели помогает специалистам и обычным пользователям понимать, как работает модель в целом и почему она выдает тот или иной результат. Благодаря пояснениям и подробной информации о прогнозах проще разобраться с функциями и понять, что влияет на прогнозы больше всего.
-
Гибкий и простой доступ к любым данным
Доступ к данным в различных форматах (в том числе CSV, Excel, JSON и т.д.), из различных источников (облачное хранилище, СУБД Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL и Hadoop), а также из разных мест (в локальном хранилище, Oracle Cloud и других облачных сервисах).
-
Поддержка различных языков программных сценариев
Специалисты по обработке данных могут разрабатывать решения обработки данных и машинного обучения с использованием наиболее популярных языков, например Python, R и SQL. Компании быстрее получают результаты более высокого качества, если специалисты по обработке данных могут гибко использовать разные языки, наилучшим образом подходящие под конкретные задачи.
Ресурсы
Бесплатное знакомство с продуктом
Попробуйте наши инструменты для создания моделей машинного обучения. Регистрировать учетную запись для работы с облачными сервисами не нужно.
Начало работы
См. официальный канал Oracle Data Science в Twitter.
Подписка на нашу новостную рассылку
Свежие новости от специалистов по Oracle Data Science.
Связаться со специалистами отдела продаж
Обратитесь в любую команду продаж Oracle, чтобы узнать больше о работе с данными и машинном обучении Oracle.