Recursos de Machine Learning no Oracle Database

Machine Learning no Oracle Autonomous Database

Machine Learning Notebooks

Aumente sua produtividade, seja você cientista de dados, engenheiro de dados ou desenvolvedor. O Oracle Machine Learning Notebooks oferece suporte a SQL, PL/SQL, Python, R, Conda e interpretadores de markdown, para que você possa trabalhar com a linguagem de sua preferência junto com machine learning no banco de dados e pacotes personalizados de terceiros para desenvolver soluções analíticas. Colabore com sua equipe mais ampla de ciência de dados, programe a execução automática de notebooks, visualize seus dados e versões e compare notebooks com esse ambiente de notebooks integrado.

Machine Learning Services

Reduza o tempo de implementação e gerenciamento de modelos nativos no banco de dados e modelos no formato Open Neural Network Exchange (ONNX) no ambiente do Oracle Autonomous Database. Os desenvolvedores de aplicações usam modelos por meio de endpoints REST fáceis de integrar. Monitore seus dados e modelos no banco de dados para ajudar a garantir correção e precisão contínuas. Implemente modelos de forma rápida e fácil a partir do Oracle Machine Learning AutoML e das interfaces de usuário de modelos, e ofereça suporte aos principais aspectos de seus requisitos de MLOps.

Machine Learning Monitoring

Obtenha insights sobre como os dados da sua empresa evoluem ao longo do tempo e tome medidas corretivas com antecedência para evitar problemas com dados que podem ter um impacto negativo significativo na empresa. O monitoramento ajuda a manter a integridade dos dados para aplicações e painéis corporativos. Identifique desvios nos dados de forma rápida e confiável e entenda colunas de dados individuais e suas interações. O monitoramento de modelos ajuda a identificar quando sua métrica de modelo, como precisão ou R-quadrado, muda consideravelmente – ou a distribuição de valores previstos se desvia muito dos valores iniciais. Isso pode sinalizar a necessidade de reconstruir ou reprojetar seu modelo. A IU de monitoramento de dados e modelos no-code fornece várias exibições e métricas para ajudar a avaliar problemas de qualidade.

Machine Learning para SQL

Simplifique e acelere a criação de modelos de machine learning no banco de dados por cientistas de dados e usuários não especializados com SQL e PL/SQL para preparação de dados e criação, avaliação e implementação de modelos.

Machine Learning AutoML UI

Essa interface de usuário no-code oferece suporte ao AutoML no Oracle Autonomous Database para melhorar a produtividade do cientista de dados e o acesso de usuários não especializados a algoritmos poderosos de classificação e regressão no banco de dados. Teste rapidamente dados, algoritmos e hiperparâmetros para exploração e descoberta mais rápidas. Implemente modelos imediatamente por meio de consultas SQL ou para o Oracle Machine Learning Services como endpoints REST para integração perfeita com aplicações e pontuação em tempo real. Gere notebooks para modelos selecionados, permitindo que os usuários refinem e personalizem ainda mais os modelos no Oracle Machine Learning Notebooks.

Machine Learning para R

Oracle Machine Learning for R (1:38)

Acelere a modelagem de machine learning usando o Oracle Autonomous Database como plataforma de computação de alto desempenho com uma interface R. Use o Oracle Machine Learning Notebooks ou seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) R de preferência para desenvolver soluções escalonáveis baseadas em machine learning em R e criar ambientes Conda com pacotes de terceiros. Implemente facilmente funções R definidas pelo usuário a partir de APIs SQL e REST com dados paralelos e tarefas fornecidos pelo sistema.

Machine Learning para Python

Crie um Autonomous Database e veja uma demonstração do serviço (1:37)

Cientistas de dados e outros usuários de Python aceleram a modelagem de machine learning e a implementação de soluções usando o Oracle Autonomous Database como uma plataforma de computação de alto desempenho com uma interface Python. Use o Oracle Machine Learning Notebooks ou seu IDE Python de preferência para desenvolver soluções escalonáveis baseadas em machine learning em Python. O AutoML integrado recomenda algoritmos e recursos no banco de dados relevantes e realiza ajustes no modelo e seleção automaticamente.

Data Miner

Cientistas e analistas de dados podem usar essa interface de usuário arrastando e soltando para criar fluxos de trabalho analíticos rapidamente no Oracle SQL Developer. O desenvolvimento e o refinamento de modelos com rapidez permitem que os usuários descubram padrões, relacionamentos e insights ocultos em seus dados.

Machine Learning no Oracle Database

Machine Learning para SQL

Simplifique e acelere a criação de modelos de machine learning no banco de dados por cientistas de dados e usuários não especializados com SQL e PL/SQL para preparação de dados e criação, avaliação e implementação de modelos.

Data Miner

Cientistas e analistas de dados podem usar essa interface de usuário arrastando e soltando para criar fluxos de trabalho analíticos rapidamente no Oracle SQL Developer. O desenvolvimento e o refinamento de modelos com rapidez permitem que os usuários descubram padrões, relacionamentos e insights ocultos em seus dados.

Machine Learning para R

Agilize a modelagem de machine learning usando o Oracle Database como plataforma de computação de alto desempenho com uma interface R. Implemente facilmente funções R definidas pelo usuário a partir de APIs SQL e R com paralelismo de dados e tarefas fornecidos pelo sistema. As funções R definidas pelo usuário podem incluir funcionalidade do ecossistema do pacote R.

Machine Learning para Python

Acelere a modelagem de machine learning usando o Oracle Database como plataforma de computação de alto desempenho com uma interface Python. O AutoML integrado recomenda algoritmos e recursos no banco de dados relevantes e realiza ajustes no modelo e seleção automaticamente. Implemente facilmente funções Python definidas pelo usuário a partir de APIs SQL e Python com dados e tarefas fornecidos pelo sistema. As funções Python definidas pelo usuário podem incluir funcionalidade do ecossistema de pacotes Python.

AutoML

Machine Learning AutoML UI

Essa interface de usuário no-code oferece suporte ao AutoML no Oracle Autonomous Database para melhorar a produtividade do cientista de dados e o acesso de usuários não especializados a algoritmos poderosos de classificação e regressão no banco de dados. Teste rapidamente dados, algoritmos e hiperparâmetros para exploração e descoberta mais rápidas. Implemente modelos imediatamente por meio de consultas SQL ou para o Oracle Machine Learning Services como endpoints REST para integração perfeita com aplicações e pontuação em tempo real. Gere notebooks para modelos selecionados, permitindo que os usuários refinem e personalizem ainda mais os modelos no Oracle Machine Learning Notebooks.

Machine Learning para Python

Cientistas de dados e outros usuários de Python aceleram a modelagem de machine learning e a implementação de soluções usando o Oracle Autonomous Database e o Oracle Database como uma plataforma de computação de alto desempenho com uma interface Python. O AutoML integrado recomenda algoritmos e recursos no banco de dados relevantes e realiza ajustes no modelo e seleção automaticamente. Em conjunto, esses recursos aprimoram a produtividade do usuário, a precisão do modelo e a escalabilidade.

Interfaces de usuário no-code

Machine Learning AutoML UI

Essa interface de usuário no-code oferece suporte ao AutoML no Oracle Autonomous Database para melhorar a produtividade do cientista de dados e o acesso de usuários não especializados a algoritmos poderosos de classificação e regressão no banco de dados. Teste rapidamente dados, algoritmos e hiperparâmetros para exploração e descoberta mais rápidas. Implemente modelos imediatamente por meio de consultas SQL ou para o Oracle Machine Learning Services como endpoints REST para integração perfeita com aplicações e pontuação em tempo real. Gere notebooks para modelos selecionados, permitindo que os usuários refinem e personalizem ainda mais os modelos no Oracle Machine Learning Notebooks.

Machine Learning Monitoring

Obtenha insights sobre como os dados da sua empresa evoluem ao longo do tempo e tome medidas corretivas com antecedência para evitar problemas com dados que podem ter um impacto negativo significativo na empresa. O monitoramento ajuda a garantir a integridade dos dados para aplicações e painéis corporativos. Identifique desvios nos dados de forma rápida e confiável e entenda colunas de dados individuais e suas interações. O monitoramento de modelos ajuda a identificar quando sua métrica de modelo, como precisão ou R-quadrado, muda consideravelmente – ou a distribuição de valores previstos se desvia muito dos valores iniciais. Isso pode sinalizar a necessidade de reconstruir ou reprojetar seu modelo. A IU de monitoramento de dados e modelos no-code fornece várias exibições e métricas para ajudar os usuários a avaliar problemas de qualidade.

Data Miner

Cientistas e analistas de dados podem usar essa interface de usuário arrastando e soltando para criar fluxos de trabalho analíticos rapidamente no Oracle SQL Developer. O desenvolvimento e o refinamento de modelos com rapidez permitem que os usuários descubram padrões, relacionamentos e insights ocultos em seus dados.

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