Aramanız hiçbir sonuçla eşleşmedi.
Aradığınızı bulmanıza yardımcı olmak üzere aşağıdakileri denemenizi öneririz:
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.
Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak yinelemeli bir süreçtir. Bu e-kitapta süreci irdeliyor ve makine öğrenimi modellerinin nasıl oluşturulduğunu açıklıyoruz.
Bulut tabanlı makine öğrenimi, değişim yaratan iş içgörüleri sağlayabilir. O’Reilly’nin yeni e-kitabıyla bunu nasıl yapacağınızı öğrenin.
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.
Makine öğrenimi e-kitabını görüntüleyin (PDF)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.
Veri keşfi e-kitabını okuyun (PDF)Yapay zeka, birden çok katılımcı etkili bir şekilde iş birliği yaptığında daha güvenilirdir ve 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.
Hızlandırılmış veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edininVeri 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.
Ölçeklenebilir ve optimize edilmiş veritabanı içi algoritmaları kullanarak Oracle Autonomous Database'de makine öğrenimi modelleri oluşturun ve konuşlandırın.
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.
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.
Victoria Üniversitesi araştırmacıları, sosyal medyada bildirilen aile içi şiddet olaylarını tahmin etmeye çalışmak için Oracle Cloud'a başvurdu.
Daha hızlı veri bilimi sonuçları için Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science'ta makine öğrenimi modelleri oluşturup eğitin ve ardından bunları Oracle Functions'ta konuşlandırın.
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.
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.
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.
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, 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.
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.
Veri bilimcileri Python, R ve SQL dahil en popüler dilleri kullanarak veri bilimi ve makine öğrenimi çözümleri geliştirebilir. Veri bilimcileri, belirli görevlere en uygun dilleri kullanma esnekliğine sahip olduklarında kurumlar daha iyi ve daha hızlı sonuçlar elde eder.
Makine öğrenimi modelleri oluşturma araçlarını deneyin. Bulut hesabına kaydolmanıza gerek yoktur.
Resmi Oracle veri bilimi Twitter hesabına bakın.
Oracle veri bilimi ekibinden en güncel haberleri ve ipuçlarını alın.
Oracle veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için Oracle’ın küresel satış ekibiyle iletişime geçin.