Data Science Service
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science, Python ve açık kaynak araçları kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek, dağıtmak ve yönetmek için veri bilimcilerinden oluşan ekipler için tam olarak yönetilen bir platformdur. Modelleri denemek ve geliştirmek için JupyterLab tabanlı bir ortam kullanın. NVIDIA GPU'lar ve dağıtılmış eğitim ile model eğitimini ölçeklendirin. Modelleri üretime alın ve otomatik işlem hatları, model dağıtımları ve model izleme gibi MLOps özellikleriyle sağlıklı kalmalarını sağlayın.
Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak tekrarlayan bir süreçtir. Veri toplamadan modeli devreye almaya ve izlemeye kadar her adım hakkında bilgi edinin.
Yapay zeka ölçeklendirmesi için stratejik bir yatırım modelinin nasıl geliştirileceğini keşfedin. Bu Gartner raporu, doğru yapay zeka yatırım karışımı için tavsiyeleri özetliyor ve yatırım getirisini hesaplamak için bir formül sunuyor.
Yapay zeka hızla iş fonksiyonlarına entegre olmaktadır. IDC, kurumsal yapay zeka için en iyi uygulamaları ve önerileri araştırıyor.
Neden OCI Data Science?
-
Yüksek performanslı veri bilimi
Model oluşturmak için otomatik iş akışlarına erişim elde edin. Makine öğrenimi yaşam döngüsü için yeniden kullanılabilir işler ve uçtan uca düzenleme sayesinde makine öğrenimini daha kolay operasyonel hale getirin. Düşük maliyetli GPU'lara erişerek dağıtılmış, yüksek performanslı iş yüklerini çalıştırın.
-
Açık platform
Anaconda gibi büyük ortaklıklar aracılığıyla Oracle'da makine öğreniminin en iyisini bekleyin. Modelleri, verileri ve kodu ihtiyaç duyduğunuz formatta getirin.
-
Sınıfının en iyisi destek
Stratejik makine öğrenimi ortaklıkları için beyaz eldiven uygulamasından yararlanın. Oracle, kuruluşunuzun başarısını sağlamak için çalışan veri bilimcilerine sahiptir.
Veri bilimi müşteri başarıları ve iş ortaklıkları
Veri Bilimi kullanım örnekleri
-
Sağlık Hizmetleri: Hastaneye yeniden yatış riski
Risk faktörlerini belirleyin ve tahmine dayalı bir model oluşturarak taburcu olduktan sonra hastaların yeniden yatış riskini tahmin edin. Daha düşük maliyetle en iyi bakımı sağlamaya yardımcı olan daha güçlü bir model oluşturmak için hastanın tıbbi geçmişi, sağlık koşulları, çevresel faktörler ve geçmiş tıbbi eğilimler gibi verileri kullanın.
-
Perakende: Müşteri yaşam boyu değerini tahmin edin
Gelecekteki müşteri harcamalarını tahmin etmek için veriler üzerinde regresyon tekniklerini kullanın. Mevcut müşterileri elde tutmak veya yeni müşteriler kazanmak için pazarlama kampanyaları oluşturup oluşturmayacağınızı belirleyen makine öğrenimi modelleri oluşturmak için geçmiş işlemleri inceleyin ve geçmiş müşteri verilerini trendler, gelir düzeyleri ve hatta hava durumu gibi faktörler hakkında daha fazla veriyle birleştirin.
-
Üretim: öngörücü bakım
Ekipman arızalarını daha ciddi bir sorun haline gelmeden önce yakalamak için sensör verilerinden anomali algılama modelleri oluşturun veya parçaların ve makinelerin kullanım ömrünün sona erdiğini tahmin etmek için tahmin modellerini kullanın. Makine öğrenimi ve operasyon metriklerini izleme yoluyla araç ve makinelerin çalışma süresini artırın.
Finans: Sahtecilik tespiti
Veri bilimi ile dolandırıcılık ve mali suçları önleyin. Sahte tutarlar veya olağandışı işlem türleri de dahil olmak üzere anormal olayları gerçek zamanlı olarak belirleyebilen bir makine öğrenimi modeli oluşturun.
OCI üzerinde MLOps ile makine öğrenimi modellerini üretime ve ötesine taşıma
Tzvi Keisar, Kıdemli Ürün Müdürü
Doğru tahminler üretmek için modelleri eğitmek, veri bilimi alanında kapsamlı uzmanlık gerektiren karmaşık bir görevdir. Ancak model oluşturulduktan sonra bile yolculuk sona ermiyor. Gerçekleştirmeniz gereken önemli bir görev daha var: genellikle "model üretimi" de denilen, modelin gerçek hayatta yeni veriler üzerinde tahminler üretmesini sağlamak. Bu görev, modeli oluşturmak kadar karmaşıktır. Aslında, üretime geçmeye çalışırken başarısız olan yapay zeka projelerinin şaşırtıcı yüzdesi hakkında makaleler okumuş olabilirsiniz.
Yazının tamamını okuyun