Ничего не найдено

По Вашему запросу ничего не найдено.

Рекомендуем Вам попробовать 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

Узнайте о рабочих средствах Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Oracle Cloud Infrastructure Data Science — служба изучения данных корпоративного класса, которая дает возможность специалистам совместно работать над созданием, тренировкой и развертыванием моделей машинного обучения.

Перенос процессов машинного обучения в облачную среду

Технология машинного обучение на основе облака помогает находить новые, ценные для бизнеса данные. Чтобы узнать больше по теме, прочтите нашу бесплатную электронную книгу «Базовые сведения об облачных процессах машинного обучения».

Обширный портфель продуктов для изучения данных

Изучение данных — междисциплинарная область, работа в которой связана с целым рядом трудностей для многих пользователей. Семейство решений Oracle для изучения данных призвано упростить работу всех пользователей: от специалистов по данным до бизнес-пользователей и сотрудников ИТ-отдела. Оптимизированные процессы Oracle упрощают порядок доступа к данным, делают командную работу над созданием моделей более эффективной и помогают реализовать весь потенциал данных.

Продукты Oracle для изучения данных помогают удовлетворять актуальные потребности пользователей

Специалисты по изучению данных

Oracle Cloud Infrastructure Data Science — платформа для совместной работы, на которой специалисты по изучению данных могут создавать модели машинного обучения и управлять ими. На этой масштабируемой облачной платформе используются технологии с открытым исходным кодом. У специалистов будет возможность изучать данные, а также тренировать, сохранять и развертывать модели, используя при этом широкие возможности экосистемы Python и библиотеки Python от Oracle.

Анализ данных

Решение Oracle Analytics Cloud предлагает передовые инструменты визуализации, проведения расширенного анализа и обработки на естественном языке и имеет простой и понятный интерфейс. В основе Oracle Analytics Cloud лежат технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, благодаря чему пользователь любого уровня может получать доступ к подробным данным и создавать по-настоящему полезные отчеты.

Специалисты по данным

Oracle Database обладает средствами машинного обучения, которые дают возможность внедрять новейшие методы автоматизации и самообучающиеся инструменты в среду работы с базами данных. Результат — мощная и удобная рабочая среда. С помощью инструментов Oracle гораздо проще управлять данными и оказывать поддержку разработчикам приложений; в Вашем распоряжении будет защищенная, масштабируемая инфраструктура.

История успеха заказчиков

Логотип NHS

NHS повышает качество медобслуживания с помощью технологий Oracle

 

NHS

Узнайте, как NHS Business Services Authority повышает качество медицинского обслуживания с помощью продуктов Oracle.

Логотип DX Marketing

DX Marketing

 

DX Marketing

Узнайте, как с помощью продуктов Oracle компании DX Marketing удалось повысить эффективность своих внутренних процессов и взаимодействие с заказчиками.

Логотип Paysafe

Paysafe

 

Paysafe

Paysafe использует решения Oracle для анализа графов и управления базами данных, чтобы выявлять случаи мошенничества и минимизировать риски. Теперь в распоряжении компании имеются инструменты, которые дают возможность быстрее обрабатывать запросы, улучшать качество обслуживания и выявлять мошеннические транзакции в течение минут вместо дней.

Логотип Exelon

Exelon

 

Exelon

Кумар Такур (Kumar Thakur), главный архитектор компании Exelon, входящей в список Fortune 100, рассказывает, как использовать чат-боты на основе технологий ИИ от Oracle для связи с миллионами заказчиков.

Тенденции

Новости в сфере изучения данных

Последняя запись в блоге

Базовые сведения о кластеризации методом k-средних

Кластеризация методом k-средних — это тип обучения без надзора, который используется при работе с немаркированными данными (то есть данными, не относящимися к определенной категории или группе). Этот алгоритм применяется с тем, чтобы найти группы в данных; число групп представлено переменной k. Алгоритм работает итеративно, благодаря чему можно достичь следующих результатов...

Актуальная тема

Базовые сведения о составлении прогнозов с помощью ARIMA в R

Эта инструкция содержит пошаговое руководство по настройке модели ARIMA с использованием R. ARIMA — широко используемый, гибкий класс моделей прогнозирования, которые задействуют исторические сведения для составления прогнозов. Этот тип моделей представляет собой базовую технику прогнозирования, которую можно использовать в качестве основы для...

Актуальная тема

Прогнозирование временных рядов и машинное обучение: 7 отличий

Переход с машинного обучения на прогнозирование временных рядов — это радикальная перемена, по крайней мере таковой она была для меня. Будучи специалистом по изучению данных, я почти год работал над созданием моделей машинного обучения. Это было непросто, но вместе с тем опыт оказался очень полезным. Я глубже разобрался в...