IA et ML
Oracle Analytics intègre l'IA/le ML dans toute la plateforme, en s'adressant aux utilisateurs et codeurs de tous les niveaux de compétences. Dépassez les capacités intégrées d'IA/de ML avec Oracle Database Machine Learning et les services OCI AI pour couvrir un plus large éventail de cas d'usage.
L'intelligence artificielle et le machine learning pour l'analyse
La plateforme Oracle Analytics intègre le machine learning à tous les aspects du processus d'analyse, des données à la décision, en recommandant notamment des informations pertinentes et en gérant tous les rôles, utilisateurs ou codeurs. Développez vos fonctionnalités intégrées avec des services OCI supplémentaires, tels que des services d'IA, pour traiter encore plus de cas d'usage de l'IA/du ML.
Le machine learning pour les utilisateurs avancés
L'analyse avancée générée en un clic affiche des prévisions rapides, des tendance, des clusters et des lignes de référence. Les utilisateurs peuvent personnaliser l'intervalle de prédiction et le type de modèle des algorithmes intégrés pour mieux adapter les données et le cas d'emploi de l'entreprise.
La fonction Explain examine le jeu de données afin d'identifier des facteurs métier significatifs, des informations contextuelles et des anomalies de données, en quelques clics et sans codage. Choisissez des visuels et des résultats dans Explain (Expliquer) pour démarrer un nouveau tableau de bord et un nouvel article.
La fonction Auto-Insights examine les jeux de données et utilise le machine learning pour créer automatiquement des analyses visuelles avec tous les attributs et mesures disponibles. Cela peut mener à des connexions et des modèles qui n'avaient pas été repérés dans les données et qui n'auraient pas été pris en compte autrement. En un clic, Oracle Analytics affiche une série de visualisations avec des descriptions détaillées qui peuvent être facilement ajoutées à votre canevas de projet. Tous les calculs utilisés pour obtenir les analyses clés sont transparents et modifiables.
Utilisez les fonctionnalités Explain et Auto-Insights pour démarrer vos projets avec des informations exploitables optimisées par le machine learning et l'analyse, et évitez le syndrome de la page blanche et les résultats biaisés.
Langage naturel
Utilisez le traitement du langage naturel (NLP) et la génération du langage naturel (NLG) alimentés par l'IA, ainsi que des réponses générées par l'IA pour mieux interagir et comprendre les analyses. Utilisez simplement le langage naturel (parlé ou par mots-clés) pour interroger n'importe quelle information à partir des jeux de données et de la couche sémantique d'Oracle Analytics, sans qu'il soit nécessaire de comprendre où résident les données ou la composition de l'ensemble de données. Affichez automatiquement les visualisations contextualisées lors de la création de la requête.
NLG crée des récits textuels intelligents de visualisations qui, par défaut, sont connectés en direct à la source de données et interagissent avec d'autres objets de données sur le canevas, tels que des visualisations et des filtres. Le récit détaillé comporte sept niveaux sélectionnables et la description peut être définie sur « tendance », ou « répartition ». Les récits textuels sont disponibles en plusieurs langues. Grâce à l'application mobile, les classeurs d'analyse peuvent être convertis en récits oraux, tels que les podcasts.
Le machine learning pour les data scientists
Lors de la préparation des données, vous pouvez utiliser l'éditeur de flux de données pour choisir entre l'entraînement de la prédiction numérique, du multi-classificateur, du classificateur binaire ou du clustering avec différents algorithmes intégrés. Ces algorithmes de machine learning peuvent être personnalisés, entraînés, ajustés, puis publiés à l'ensemble de la communauté d'utilisateurs chargés de l'analyse. Une fois les modèles publiés, ils peuvent être appliqués à de nouveaux jeux de données d'entreprise ou personnelles.
La qualité et la précision des modèles entraînés dans Oracle Analytics Cloud peuvent être vérifiées. Par exemple, ce classificateur binaire Naïve Bayes a été entraîné avec des données d'attrition, et la qualité de l'algorithme est évaluée par rapport aux vraies valeurs connues des données de test.
Accédez à la profondeur et à la complexité du machine learning dans Oracle Database, intégré à Oracle Autonomous Database. Le machine learning dans Oracle Database fournit une plateforme gérée de manière centralisée pour développer, tester et publier des modèles de machine learning à l'aide de SQL, R, Python, REST et AutoML. Il offre aux utilisateurs professionnels la flexibilité du libre-service lors de la préparation de leurs données. Les modèles publiés peuvent ensuite être enregistrés dans Oracle Analytics Cloud pour que des équipes opérationnelles plus larges puissent y accéder et les exécuter avec leurs propres jeux de données.
Développement avec les services d'OCI AI
Oracle Analytics Cloud s'intègre aux services OCI AI, y compris OCI Vision et Document Understanding. Ces intégrations étendent les fonctionnalités de machine learning intégrées existantes d'OAC afin d'inclure un éventail encore plus large de cas d'usage. Utilisez des modèles préentraînés ou concevez, affinez et déployez des modèles personnalisés, en les enregistrant dans OAC pour un accès direct par les professionnels. Avec le service Document Understanding, vous pouvez appliquer des modèles d'IA à des documents, tels que des fichiers JPEG et PDF, et extraire des valeurs clés et leur contexte. Cela permet aux entreprises de déverrouiller les informations des documents pour générer des analyses supplémentaires, même si ces informations n'ont pas été enregistrées dans une base de données centrale. Ces approches dynamiques en libre-service réduisent la dépendance des utilisateurs métier à l'égard de votre équipe de data science pour l'exécution régulière et répétitive de modèles et la fourniture des résultats. Les utilisateurs professionnels peuvent planifier et exécuter leurs modèles de manière indépendante, ce qui permet aux experts en data science de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.