Sonuç bulunamadı

Aramanız hiçbir sonuçla eşleşmedi.

Aradığınızı bulmanıza yardımcı olmak üzere aşağıdakileri denemenizi öneririz:

  • Anahtar kelime aramanızın yazımını kontrol edin.
  • Yazdığınız anahtar kelimenin eş anlamlılarını kullanın. Örneğin, “yazılım” yerine “uygulama yazılımı” yazın.
  • Aşağıda gösterilen popüler aramalardan birini deneyin.
  • Yeni bir arama başlatın.
Popüler Sorular

Veri bilimi platformu

Benzersiz yeteneklerle üretkenliği artıran bir veri bilimi platformu. Daha kaliteli makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturun ve bunları değerlendirin. Kurum tarafından güvenilen verileri hızla çalıştırarak iş esnekliğini artırın ve ML modellerini daha kolay konuşlandırarak veriye dayalı iş hedeflerini destekleyin.

data-science-cloud-bridge
Bulutta makine öğrenimine başlarken

Yeni iş içgörüleri keşfetmek için bulut tabanlı platformları kullanma.

Makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsü

Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak tekrarlayan bir süreçtir. Bu e-kitapta süreci irdeliyor ve makine öğrenimi modellerinin nasıl oluşturulduğunu açıklıyoruz.

Makine öğrenimi atölyesini deneyin

Dizüstü bilgisayarlara göz atın ve makine öğrenimi algoritmaları oluşturun veya bunları test edin. AutoML'yi deneyin ve veri bilimi sonuçlarına bakın.

Veri bilimi nedir?

Neden Oracle'ın veri bilimi platformu?

Kaliteli modelleri daha hızlı yaratın ve doğrulayın

Kaliteli modelleri daha hızlı ve daha kolay oluşturun. Otomatik makine öğrenimi becerileri verileri hızla inceler, en uygun veri özelliklerini ve en iyi algoritmaları önerir. Ek olarak, otomatik makine öğrenimi modeli ayarlar ve modelin sonuçlarını açıklar.

Tüm verilerle çalışarak daha iyi sonuçlar alın

Veri bilimcilerin gerek işletme içindeki gerekse bulut ortamındaki farklı veri kaynaklarından farklı biçimlerdeki verilere erişmeleri gerekir. Verileri bir veri gölüne veya veri ambarına taşımak için sürükle bırak veri entegrasyonunu ve hazırlama araçlarını kullanarak veri bilimciler için erişimi kolaylaştırın.

Güvenilir yapay zeka sağlayın

Yapay zeka, birden çok katılımcı etkili iş birliği yaptığında daha güvenilirdir, makine öğrenimi araçları modellerin açıklanmasını ve değerlendirilmesini sağlar. Oracle'ın güvenlik araçları ve kullanıcı arayüzleri, farklı rollere sahip çalışanların projelere katılmasına ve modelleri paylaşmasına olanak tanır. Modelden bağımsız açıklama veri bilimcilerin, iş analistlerinin ve yöneticilerin sonuçlara güvenmesine yardımcı olur.

Oracle veri bilimi platformu

Makine öğrenimi modeli geliştirmeyi hızlandırın

Veri bilimcilerinin otomatik makine öğrenimi (AutoML), model değerlendirme ve model açıklaması için Oracle tarafından geliştirilmiş açık kaynaklı Python ekosistemini kullanarak Oracle Cloud üzerinde makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve yönetmesine olanak tanır.


Herkes için makine öğrenimi

Ölçeklenebilir ve optimize edilmiş veritabanı içi algoritmaları kullanarak Oracle Autonomous Database'de makine öğrenimi modelleri oluşturun ve konuşlandırın.


Maliyetsiz makine öğrenimi modelleri oluşturun

Popüler IDE'ler, kod defterleri ve makine öğrenimi çerçeveleriyle önceden yapılandırılmış GPU tabanlı ortamlarda hızla çalışmaya başlayın. Bilgi işlem şekli seçiminize göre Oracle Cloud Marketplace'ten kolayca konuşlandırın.


Ortamınızı uçtan uca veri hizmetleriyle tamamlayın

Veri bilimi platformu, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanılan iyi bir araç setinden daha fazlasıdır. Oracle'ın veri bilimi platformu, uçtan uca bir veri bilimi çalışma hattını desteklemek için eksiksiz bir beceri seti içerir.

Modüller

Victoria Üniversitesi logosu

Victoria Üniversitesi, Oracle Cloud Infrastructure Data Science ile Araştırmaları Hızlandırıyor

Victoria Üniversitesi araştırmacıları, sosyal medyada bildirilen aile içi şiddet olaylarını tahmin etmeye çalışmak için Oracle Cloud'a başvurdu.

Oracle Cloud Infrastructure'ı keşfedin
Sektör: YÜKSEK TEKNOLOJİ
22 Mart 2021

Oracle Cloud Infrastructure Data Science'ta gerçek zamanlı tahminler için model konuşlandırma

Tzvi Keisar, Kıdemli Baş Ürün Müdürü, Oracle

Makine öğrenimi modellerinin HTTP uç noktaları olarak sunulmasını, istekleri almasını ve model tahminleriyle yanıtları gerçek zamanlı geri göndermesini sağlayan model konuşlandırma olanağının kullanıma sunulduğunu duyurmanın heyecanı içindeyiz.

Öne çıkan bloglar

Tümünü görüntüleyin

Veri bilimi platformunun özellikleri

  • AutoML

    Otomatik makine öğrenimi (AutoML) algoritma seçimini, özellik seçimini ve model ayarlamayı otomatikleştirerek tüm veri bilimcilere yardımcı olur. Bu, daha az işlem süresi alan daha hızlı, daha doğru sonuçlar sağlar. AutoML ayrıca uzman olmayanların daha kaliteli modeller oluşturmak için güçlü makine öğrenimi algoritmalarından yararlanmasını sağlar.

  • Veritabanı içi optimize algoritmalar

    Oracle Database anormallik algılama, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve yaygın olarak kullanılan diğer makine öğrenimi tekniklerini kapsayan 30'dan fazla yüksek performanslı, tümüyle ölçeklenebilir algoritma içerir. Oracle Database'de bulunan verilerin taşınmasına gerek yoktur. Bu da veri bilimciler için veri yönetimi iş yükünü azaltır ve üretim modelleri oluşturmaya odaklanmalarına olanak tanır.

  • Açık kaynaklı kitaplıklar ve çerçeveler

    Veri keşfini, dönüştürmeyi, görselleştirmeyi ve makine öğrenimini etkinleştirmek için Python ve R'deki açık kaynaklı kitaplıklar ile çerçeveleri kullanın ve içe aktarın. Şu kitaplıklar ve çerçeveler platforma dahildir; ancak bunlarla sınırlı değildir: dönüştürme için pandas, Dask, NumPy, dplyr; görselleştirme için Seaborn, Plotly, Matplotlib ve ggplot2; model oluşturma için TensorFlow, Keras ve PyTorch.

  • Konuşlandırma seçimi

    Uygulama yazılımları ve iş analistlerinin erişmesi için modelleri hızla konuşlandırın. Modeller, sunucusuz ve ölçeklenebilir bir bulut mimarisinde Oracle Functions olarak veya doğrudan veritabanında bir REST API'si ile konuşlandırılabilir.

  • Model açıklaması

    Model açıklaması, uzmanların ve uzman olmayanların bir modelin genel davranışını ve aynı zamanda bireysel model tahminlerini anlamasını sağlar. Model açıklaması ve tahmin detaylarıyla, özelliklerin önemini ve tahminleri en çok neyin etkilediğini anlamak kolaydır.

  • Her veriye esnek ve kolay bir şekilde erişin

    Verilere birden çok biçimde (CSV, Excel ve JSON dahil), birden çok kaynaktan (nesne depolama, Oracle Database, MongoDB, PostgreSQL ve Hadoop dahil) ve birden çok konumdan (şirket içi, Oracle Cloud ve diğer bulutlar) erişin.

  • Birden çok komut dosyası dili desteği

    Veri bilimcileri Python, R ve SQL dahil en popüler dilleri kullanarak veri bilimi ve makine öğrenimi çözümleri geliştirebilir. Veri bilimciler, belirli görevlere en uygun dilleri kullanma esnekliğine sahip olduklarında kurumlar daha iyi ve daha hızlı sonuçlar elde eder.

Başlarken


Twitter

Resmi Oracle veri bilimi Twitter hesabına bakın.


Haber bültenimize abone olun

Oracle veri bilimi ekibinden en güncel haberleri ve ipuçlarını alın.


Satış ekibiyle iletişime geçin

Oracle veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için Oracle’ın küresel satış ekibiyle iletişime geçin.