Сервис Data Science
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science — это полностью управляемая платформа, на которой специалисты по изучению данных могут создавать, обучать, развертывать модели машинного обучения (МО) и управлять ими с помощью Python и инструментов с открытым исходным кодом. Используйте среду на базе JupyterLab для экспериментов и разработки моделей. Масштабируйте обучение моделей с помощью графических процессоров NVIDIA и распределенного обучения. Внедряйте модели в производственную среду и поддерживайте их работоспособность с помощью возможностей MLOps, таких как автоматизированные конвейеры, развертывания моделей и мониторинг моделей.
Упростите свою работу с помощью базовых моделей, используя новую функцию AI Quick Actions в OCI Data Science
Функция AI Quick Actions в OCI Data Science позволяет любому пользователю без труда развертывать, настраивать и оценивать базовые модели.
- Упрощение работы с помощью базовых моделей
Развертывание, точная настройка и оценка базовых моделей с помощью AI Quick Actions в OCI Data Science.
- Начало работы с OCI Data Science
Ознакомьтесь с нашим каталогом практических занятий, чтобы открыть для себя возможности OCI Data Science.
- Попробуйте OCI Data Science бесплатно
С бесплатным пробным доступом к Oracle Cloud вы получаете облачные кредиты на сумму 300 долларов США для экспериментов с OCI Data Science.
Функция AI Quick Actions в OCI Data Science дает пользователям — в том числе не имеющим технической подготовки — возможность быстро развертывать, настраивать, тестировать и оценивать базовые модели, чтобы сосредоточиться на создании приложений на базе генеративного ИИ.
Эталонные архитектуры ИИ/машинного обучения
-
Сценарий решений
Узнайте, как хранятся, используются и анализируются данные в медицинской системе для отслеживания пути пациента от диагноза к лечению и выздоровлению.
-
Эталонная архитектура
Используйте этот шаблон для создания платформ МО, предназначенных для специалистов по изучению данных.
-
Развернутое решение
Быстрое развертывание архитектуры для безопасной обработки больших объемов исходных данных с целью создания прогнозных моделей и их использования в быстро разрабатываемых приложениях.
-
Эталонная архитектура
Обогащение данных в корпоративных приложениях необработанными данными из других источников и использование моделей МО для привнесения в бизнес-процессы интеллектуальных возможностей и прогнозной аналитики.
Сценарии использования OCI Data Science
Здравоохранение: риск повторной госпитализации пациентов
Выявление факторов риска и прогнозирование риска повторной госпитализации пациентов после выписки из стационара путем создания прогностической модели. Используйте данные, такие как история болезни пациента, состояние здоровья, факторы окружающей среды и исторические медицинские тенденции, чтобы построить более мощную модель, которая помогает обеспечить лучшее лечение при более низкой стоимости.
Розничная торговля: прогнозирование пожизненной ценности клиентов
Используйте методы регрессионного анализа данных для прогнозирования будущих расходов клиентов. Изучение прошлых транзакций и объединение исторических данных о клиентах с данными о тенденциях, уровнях доходов и даже таких факторах, как погода, позволяет строить модели МО, которые определяют, следует ли создавать маркетинговые кампании для удержания текущих клиентов или для приобретения новых.
Производство: предиктивное техническое обслуживание
Создавайте модели обнаружения аномалий на основе данных с датчиков, чтобы выявлять сбои оборудования до того, как они станут серьезной проблемой, или используйте модели прогнозирования для определения сроков эксплуатации запчастей и машин. Повышение времени безотказной работы транспортных средств и оборудования за счет машинного обучения и мониторинга эксплуатационных показателей.
Финансы: обнаружение мошенничества
Предотвращайте мошенничество и финансовые преступления с помощью Data Science. Постройте модель машинного обучения, которая может выявлять аномальные события в режиме реального времени, включая мошеннические суммы или необычные типы транзакций.
Почему стоит использовать OCI Data Science?
-
Высокопроизводительный анализ данных
Получите в свое распоряжение автоматизированные рабочие процессы для создания моделей. Внедряйте машинное обучение на практике с меньшими усилиями с помощью многократно используемых заданий и комплексной оркестрации жизненного цикла МО. Запускайте распределенные высокопроизводительные рабочие нагрузки с доступом к недорогим графическим процессорам.
-
Открытая платформа
Ожидайте лучшее машинное обучение от Oracle благодаря важным партнерским отношениям, таким как с Anaconda. Добавляйте модели, данные и код в нужном формате.
-
Лучшая в своем классе поддержка
Воспользуйтесь всеми привилегиями стратегического сотрудничества в области МО. Специалисты Oracle по изучению данных позаботятся о том, чтобы ваша организация добилась успеха.
OCI Data Science: партнерства и истории успеха
Ресурсы OCI Data Science
-
Обучение облачным технологиям