HeatWave AutoML

Oracle HeatWave AutoML 提供集成、自动化、安全的机器学习 (ML),可帮助您在无需掌握机器学习专业知识、迁移数据或额外付费的情况下,构建、训练和解释机器学习模型。如今,该产品已登陆 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure。

为何要使用 HeatWave AutoML?

  • 利用集成机器学习,加快应用构建速度

    通过集成的机器学习功能,您再也无需将复杂且耗时的数据移动到单独的机器学习服务中。轻松对存储在 MySQL Database 或对象存储中的数据应用机器学习训练、推断和解释。

  • 使机器学习民主化

    实现机器学习生命周期自动化,包括算法选择、用于模型训练的智能数据采样、特性选择和超参数优化。无需掌握任何机器学习专业知识。

  • 支持数据安全性

    通过单一安全配置和集中式访问控制,将数据保存在一个数据管理系统中。所有通信均经过验证和加密。

  • 以更低的成本获得更准确的结果

    更快地训练机器学习模型,让您能够更频繁地重新训练模型并获得更准确的结果。

HeatWave AutoML 的主要特性

全面的机器学习功能

HeatWave AutoML 支持异常检测、预测、分类、回归和推荐系统任务,包括在文本列中。

内置推荐系统

HeatWave AutoML 推荐系统可以同时考虑隐式反馈(例如过去的购买记录和浏览行为)和显式反馈(例如评分和喜欢),帮助您在下一次购物时生成个性化的商品推荐。

可解释的机器学习模型

经 HeatWave AutoML 训练的所有模型都可解释。HeatWave AutoML 可提供预测并解释相关结果,为您提供可靠、公平和合规性支持。

数据偏差检测

数据偏差检测通过检测用于训练的数据与新接收的数据之间的差异,帮助分析师确定何时需要重新训练模型。

交互式控制台

交互式控制台支持业务分析师在一个可视界面中轻松构建、训练、运行和解释 ML 模型,无需掌握 SQL 命令或编程。他们还可以轻松探索假设方案来评估业务假设。

与热门工具相集成

HeatWave AutoML 还与 Jupyter 和 Apache Zeppelin 等主流记事本相集成。

HeatWave AutoML 的客户成功案例

即使是不具备机器学习专业知识的业务分析师和开发人员,他们也可以使用 HeatWave AutoML 来帮助预测客户流失。该机器学习生命周期是自动化的,数据不会离开数据库,有助于降低安全风险。一旦构建完成,该模型即可开始预测客户流失的概率。


预测客户流失图表,说明如下:

用户指出,他/她的用例是“我需要预测客户流失的能力”。然后,他/她可以轻松利用 HeatWave AutoML 自动化功能来构建分类机器学习模型,该功能适用于此用例。构建完成后,用户可以使用该机器学习模型,例如提出问题“这个客户流失的可能性有多大?”并得到答案“这个客户流失的概率是 72%”。



即使是不具备机器学习专业知识的业务分析师和开发人员,他们也可以使用 HeatWave AutoML 来帮助检测欺诈性交易。该机器学习生命周期是自动化的,数据不会离开数据库,有助于降低安全风险。一旦构建完成,该模型即可开始预测与交易相关的欺诈概率。


检测欺诈交易图表,说明如下:

用户指出,他/她的用例是“我需要检测潜在的欺诈交易”。然后,他/她可以轻松利用 HeatWave AutoML 自动化功能来构建异常检测机器学习模型,该功能适用于此用例。一旦构建完成,用户可以使用机器学习模型,例如提出问题“哪些交易可能是欺诈性的?”并得到答案“以下是与潜在欺诈交易及其相关概率”。



开发人员可以开发更强大且利用 HeatWave 内置的机器学习、生成式 AI 以及向量存储特性的应用,向用户提供个性化推荐方案。在本案例中,应用可使用 HeatWave AutoML 推荐系统,基于用户偏好或用户历史订餐记录来向用户推荐餐馆。得益于 HeatWave Vector Store,应用还可以帮助您额外搜索餐馆菜单(PDF 格式)来推荐菜肴,为用户创造更多价值。


机器学习增强的 RAG 示意图,说明如下:

一名用户通过 HeatWave Chat 提问“今天有哪些素食菜肴推荐?”。首先,HeatWave AutoML 的推荐系统基于用户历史订餐记录,向用户提供一个推荐餐馆列表。接下来,HeatWave Vector Store 基于所存储的餐馆菜单,面向 LLM 生成增强型提示。然后,LLM 以自然语言生成个性化菜肴建议。



了解权威行业分析机构如何评价 HeatWave AutoML

  • Constellation Research 徽标

    “HeatWave does machine learning the right way.By bringing ML to the data with HeatWave AutoML in a cost-efficient, automated way, HeatWave accelerates ML adoption.”

    Holger Mueller
    Constellation Research 副总裁兼首席分析师
  • The Futurum Group 徽标

    “The in-database HeatWave AutoML makes Redshift ML look like yesterday’s tech in terms of engineering, performance, and cost.”

    Ron Westfall
    Futurum Research 高级分析师兼研究总监
  • Moor Insights & Strategy 徽标

    “I believe the automation built into HeatWave AutoML will make it tangibly easier for customers to use, extending ML beyond the realm of data scientists.”

    Matt Kimball
    Moor Insights & Strategy 副总裁兼首席分析师
  • Enterprise Strategy Group 徽标

    “With HeatWave AutoML, machine learning is democratized, it’s fast, uses up-to-date data, and costs less than other cloud database services.”

    Mike Leone
    企业战略集团数据分析和 AI 实践总监

了解更多面向不同工作负载的 HeatWave 解决方案

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通过分步指导学习

根据您自己的时间,按照指南一步一步开始体验 HeatWave AutoML。

赶快行动

您将学习如何使用 HeatWave AutoML 构建预测性机器学习模型。

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使用 HeatWave AutoML 构建电影推荐应用

您将学习如何构建 MovieHub,这是一个虚拟电影流媒体播放应用,使用 HeatWave AutoML 提供个性化的电影推荐功能。

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