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.

Makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsü

Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak tekrarlayan bir süreçtir. Veri toplamadan modeli devreye almaya ve izlemeye kadar her adım hakkında bilgi edinin.

IDC: Kurumsal iş dönüşümü

Yapay zeka hızla iş fonksiyonlarına entegre olmaktadır. IDC, kurumsal yapay zeka için en iyi uygulamaları ve önerileri araştırıyor.

Tıbbi araştırma
CMRI'nin araştırma aktiviteleri, Oracle AI ile artık 6 kat daha hızlı tamamlanabiliyor.
Ortaklık
OCI aracılığıyla Anaconda havuzuna ücretsiz olarak erişin
Spor teknolojisi
Seattle Sounders FC, performansı artırmak için veri modelleri oluşturuyor
Sağlık hizmetleri
DSP, Ulusal Sağlık Araştırmaları Enstitüsü'nün klinik yolculuğu iyileştirmesine yardımcı oluyor
Sağlık hizmetleri
Prosperdtx, dijital sağlık planları için veri bilimini kullanarak hasta bakımını iyileştiriyor

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.

15 Eylül 2023

Makine öğrenimi için verimli özellik yönetimi: Feature Store'a giriş

Özel mağazalar, makine öğrenimi (ML) platformlarının temel bir bileşeni olarak ortaya çıkıyor. Veri odaklı kuruluşlar yapay zekayı operasyonlarına giderek daha fazla dahil ettikçe, özelliklerin yönetimini özellik deposu olarak bilinen özel bir havuzda merkezileştirmeye başlamaktadır. Oracle Feature Store, OCI Resource Manager kullanılarak müşteri yerleşim alanında dağıtılan yığın tabanlı bir çözümdür. Müşteriler, hizmeti kendi geçici kullanım alanlarında altyapı ile destekleyebilir. Hizmet, OCI Resource Manager kullanılarak müşteri geçici kullanım alanında dağıtılan API'lerden oluşur.

Yazının tamamını okuyun

Öne çıkan bloglar

Tümünü görüntüleyin

Yapay zeka/makine öğrenimi referans mimarileri

Tüm referans mimarilerine göz atın