Le machine learning dans Oracle Database

Machine Learning in Oracle Database prend en charge l'exploration et la préparation des données, ainsi que la modélisation de machine learning à l'échelle via des interfaces SQL, R, Python, REST, de machine learning automatique (AutoML) et no code. Cette solution inclut plus de 30 algorithmes à hautes performances dans la base de données, qui produisent des modèles prêts à une utilisation immédiate dans les applications. En conservant les données dans la base de données, les organisations peuvent simplifier leur architecture globale et maintenir la sécurité et la synchronisation des données. Cela permet aux data scientists et aux autres professionnels des données de créer rapidement des modèles en simplifiant et en automatisant les éléments clés du cycle de vie de l'apprentissage automatique.

Oracle présente une base de données vectorielle intégrée pour augmenter l'IA générative et accroître considérablement la productivité des développeurs

La nouvelle recherche de similarité vectorielle d'IA dans Oracle Database 23c permet d'associer la recherche dans les données sémantiques et commerciales pour fournir des réponses très précises rapidement et en toute sécurité.

Pourquoi choisir Machine learning in Oracle Database ?

Machine Learning dans Oracle Database - Témoignages client

Découvrir tous les témoignages clients
Le NHS britannique utilise Machine Learning in Oracle Database pour repérer des économies d'un milliard de livres et fournir des soins mieux personnalisés
Certegy aide les entreprises à réduire les pertes et à prévenir la fraude grâce à Autonomous Database et à Machine Learning in Oracle Database
Sensa Analytics améliore ses délais de remboursement des paiements et réduit le solde des comptes clients de 39 %
Forth Smart tire parti de Machine Learning in Oracle Database pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité des publicités ciblées
BBVA améliore ses taux de clics et de conversion d'au mieux 40 % dans les campagnes marketing grâce à Machine Learning in Oracle Database
NEOS utilise Machine Learning in Oracle Database pour exécuter des modèles prédictifs plus rapidement et plus précisément, et donne de meilleures informations et conseils aux clients
19 septembre 2023 

Introduction du langage naturel à la génération SQL sur Autonomous Database

Mark Hornick, directeur principal, science des données et apprentissage automatique, Oracle

Nous sommes heureux d'annoncer Autonomous Database Select AI, une nouvelle fonctionnalité qui vous permet d'interroger vos données en langage naturel. Select AI combine l'IA générative à SQL pour décrire ce que vous voulez (intention déclarative) sans connaissances SQL spécialisées et laisser la base de données générer la requête SQL à votre place.

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Le machine learning dans les architectures de référence d'Oracle Database

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  • Architecture de référence

    Avec Oracle Autonomous Data Warehouse, vous disposez de tous les outils intégrés nécessaires pour charger et préparer vos données. Vous pouvez aussi entraîner, déployer et gérer des modèles de machine learning. Vous avez également la possibilité d'y associer d'autres outils pour répondre idéalement aux besoins de votre entreprise.

  • Architecture de référence

    Découvrez les principes de conception associés à la création d'une plateforme de machine learning et d'un parcours d'implémentation optimal. Utilisez ce modèle pour créer des plateformes de machine learning qui répondent aux besoins des data scientists.

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    Bénéficiez de la structure nécessaire pour enrichir vos données d'application d'entreprise avec des données brutes provenant d'autres sources, puis utilisez des modèles de machine learning pour apporter des informations intelligentes et prédictives aux processus métier.

  • Architecture de référence

    Découvrez la topologie de la plateforme, la présentation des composants et les bonnes pratiques recommandées pour implémenter avec succès un data lakehouse sur OCI. Vous pourrez ainsi capturer une multitude de données, les agréger et les gérer pour disposer d'une visibilité des stocks en temps réel.

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