1. 甲骨文中国
  2. Cloud
  3. 人工智能

Data Science 服务

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science 是一个支持数据科学家团队使用 Python 和开源工具来构建、训练、部署以及管理机器学习 (ML) 模型的全托管平台。用户可使用基于 JupyterLab 的环境来测试和开发模型。通过 NVIDIA GPU 和分布式训练扩展模型训练。利用 ML 操作 (MLOps) 功能（如自动化管道、模型部署和模型监视）将模型投入生产环境，确保模型正常运行。

利用新的 OCI Data Science AI Quick Actions 特性，使用基础模型简化工作

OCI Data Science AI Quick Actions 支持所有用户轻松部署、微调和评估基础模型。

AI Quick Actions in OCI Data Science simplifies your users’ experience, including the less technical ones, so that they can deploy, customize, test, and evaluate foundation models faster and focus on creating generative AI-powered applications.
OCI 数据科学家 Wendy Yip

AI/机器学习参考架构

查看所有参考架构

OCI Data Science 使用场景

医疗卫生：预测患者再入院风险

通过创建预测模型来确定风险因素和预测患者再入院风险。使用患者病例、健康状况、环境因素和历史医学趋势等数据构建更强大的模型，以更低的成本提供优质的医疗服务。

零售业：预测客户终身价值

使用回归技术分析数据，预测未来的客户支出。分析历史交易，综合客户历史数据与趋势数据、收入水平数据，甚至是天气等因素来构建机器学习模型，确定营销活动目的 — 留住老客户或获取新客户。

制造业：预测性维护

基于传感器数据构建异常检测模型，在问题恶化之前识别设备故障，或使用预测模型预测零件和设备的使用寿命。通过机器学习和运营指标监视提高车辆与设备的正常运行时间。

金融业：欺诈检测

利用数据科学防范欺诈和金融犯罪。构建机器学习模型来实时识别异常事件，包括欺诈数额或异常交易。

为何要选择 OCI Data Science？

OCI Data Science 客户成功案例和合作伙伴

更多内容

OCI Data Science 资源

注：为免疑义，本网页所用以下术语专指以下含义：

  1. 除Oracle隐私政策外，本网站中提及的“Oracle”专指Oracle境外公司而非甲骨文中国 。
  2. 相关Cloud或云术语均指代Oracle境外公司提供的云技术或其解决方案。