التعلم الآلي في ميزات Oracle Database

التعلّم الآلي في Oracle Autonomous Database

أدلة التعلم الآلي

يمكنك زيادة إنتاجيتك، سواء كنت عالم بيانات أو مهندس بيانات أو مطورًا. تدعم Oracle Machine Learning Notebooks لغات SQL وPL/SQL وPython وR وConda ومُفسري markdown، حتى تتمكن من العمل باستخدام لغتك المفضلة إلى جانب التعلُّم الآلي المُضمن في قاعدة البيانات وحزم الجهات الخارجية المُخصصة لتطوير الحلول التحليلية. يمكنك التعاون مع فريق علم البيانات الأوسع لديك وجدولة دفاتر الملاحظات لتشغيلها تلقائيًا وتمثيل بياناتك بصورة مرئية وإصدار دفاتر الملاحظات ومقارنتها ببيئة دفاتر الملاحظات المُدمجة هذه.

خدمات التعلم الآلي

قلل من الوقت اللازم لنشر وإدارة النماذج الأصلية داخل قاعدة البيانات ونماذج تنسيق Open Neural Network Exchange (ONNX) في بيئة Oracle Autonomous Database. يستخدم مطورو التطبيقات النماذج من خلال نقاط انتهاء REST سهلة التكامل. راقب بياناتك والنماذج داخل قاعدة البيانات للمساعدة في ضمان السلامة والدقة المتواصلة. انشر النماذج بسرعة وسهولة من خلال واجهات مستخدم Oracle Machine Learning AutoML وواجهة المستخدم للنماذج، وادعم الجوانب الرئيسية لمتطلبات MLOps الخاصة بك.

مراقبة التعلُّم الآلي

احصل على رؤى حول طريقة تطور بيانات مؤسستك بمرور الوقت واتخاذ الإجراءات التصحيحية في أقرب وقت ممكن لتجنب مشكلات البيانات التي قد يكون لها تأثير سلبي كبير على المؤسسة. تساعدك مراقبة البيانات على ضمان تكامل البيانات لتطبيقات المؤسسة ولوحات المعلومات لديك. حدد انحراف البيانات بسرعة وموثوقية وتفهم أعمدة البيانات الفردية وتفاعلاتها. تساعد مراقبة النماذج على تحديد الوقت الذي يتغير فيه مقياس النموذج، مثل الدقة أو مُعامل R-squared، بشكل كبير — أو عندما ينحرف توزيع القيم المتوقعة كثيرًا عن القيم الأولية. قد يشير هذا إلى الحاجة إلى إعادة إنشاء نموذجك أو إعادة تصميمه. توفر واجهة مستخدم مراقبة النماذج والبيانات دون تعليمات برمجية تصورات ومقاييس متعددة لمساعدتك على تقييم مشكلات الجودة.

التعلم الآلي لـ SQL

يمكنك تبسيط إنشاء نماذج التعلُّم الآلي داخل قاعدة البيانات وتسريع العملية بواسطة علماء البيانات والمستخدمين غير الخبراء باستخدام SQL وPL/SQL لإعداد البيانات وإنشاء النماذج وتقييمها ونشرها.

واجهة مستخدم Machine Learning AutoML

تدعم واجهة مستخدم دون تعليمات برمجية AutoML في Oracle Autonomous Database لزيادة إنتاجية عالم البيانات ووصول المستخدمين غير الخبراء إلى خوارزميات قوية في قاعدة البيانات للتصنيف والانحدار. يمكنك إجراء تجارب سريعة باستخدام البيانات والخوارزميات والمعلمات الفائقة للاستكشاف بشكل أسرع. يمكنك نشر النماذج على الفور من خلال استعلامات SQL أو إلى Oracle Machine Learning Services باعتبارها نقاط نهاية REST لتحقيق التكامل السلس باستخدام التطبيقات والتسجيل في الوقت الفعلي. يمكنك إنشاء دفاتر ملاحظات للنماذج المُحدّدة، مما يسمح للمستخدمين بتحسين النماذج وتخصيصها على نحوٍ أكبر داخل Oracle Machine Learning Notebooks.

التعلم الآلي للغة R

Oracle Machine Learning for R (1:38)

تسريع نمذجة التعلم الآلي باستخدام Oracle Autonomous Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة R. يمكنك استخدام Oracle Machine Learning Notebooks أو R integrated development environment (IDE) المُفضل لديك لتطوير حلول قابلة للتوسع وقائمة على التعلُّم الآلي بلغة R وإنشاء بيئات Conda باستخدام حزم الجهات الخارجية. نشر وظائف R المُحددة بواسطة المستخدم بسهولة من واجهات برمجة تطبيقات SQL وREST باستخدام توازي البيانات المقدمة بواسطة النظام وتوازي المهام.

التعلم الآلي لـ Python

إنشاء Autonomous Database وجولة في الخدمة (1:37)

يعمل علماء البيانات ومستخدمو Python الآخرين على تسريع نمذجة التعلم الآلي ونشر الحلول باستخدام Oracle Autonomous Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة Python. يمكنك استخدام Oracle Machine Learning Notebooks أو لغة Python IDE المُفضلة لديك لتطوير حلول قابلة للتوسع وقائمة على التعلُّم الآلي بلغة Python. يوصي AutoML المُدمج بالخوارزميات والميزات ذات الصلة الموجودة في قاعدة البيانات ويضبط النموذج ويحدده تلقائيًا.

التنقيب عن البيانات

يمكن لعلماء البيانات ومحللي البيانات استخدام واجهة المستخدم هذه السحب والإفلات لإنشاء مهام سير العمل التحليلية بسرعة داخل Oracle SQL Developer. يتيح تطوير النماذج وتنقيحها السريع للمستخدمين اكتشاف الأنماط والعلاقات والرؤى المخفية في بياناتهم.

التعلم الآلي في Oracle Database

التعلم الآلي لـ SQL

يمكنك تبسيط إنشاء نماذج التعلُّم الآلي داخل قاعدة البيانات وتسريع العملية بواسطة علماء البيانات والمستخدمين غير الخبراء باستخدام SQL وPL/SQL لإعداد البيانات وإنشاء النماذج وتقييمها ونشرها.

التنقيب عن البيانات

يمكن لعلماء البيانات ومحللي البيانات استخدام واجهة المستخدم هذه السحب والإفلات لإنشاء مهام سير العمل التحليلية بسرعة داخل Oracle SQL Developer. يتيح تطوير النماذج وتنقيحها السريع للمستخدمين اكتشاف الأنماط والعلاقات والرؤى المخفية في بياناتهم.

التعلم الآلي للغة R

تسريع نمذجة التعلم الآلي باستخدام Oracle Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة R. نشر وظائف R المُحددة بواسطة المستخدم بسهولة من واجهات برمجة تطبيقات SQL وR باستخدام توازي البيانات المقدمة بواسطة النظام وتوازي المهام. يمكن أن تتضمن وظائف R المحددة بواسطة المستخدم وظائف من النظام البيئي لحزمة R.

التعلم الآلي لـ Python

تسريع نمذجة التعلم الآلي باستخدام Oracle Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة Python. يوصي AutoML المُدمج بالخوارزميات والميزات ذات الصلة الموجودة في قاعدة البيانات ويضبط النموذج ويحدده تلقائيًا. نشر دوال Python المُحددة بواسطة المستخدم بسهولة من واجهات برمجة تطبيقات SQL وPython باستخدام توازي البيانات المقدمة بواسطة النظام وتوازي المهام. يمكن أن تشتمل دوال Python المحددة بواسطة المستخدم على دوال من النظام البيئي لحزمة Python.

التعلم الآلي المؤتمت (AutoML)

واجهة مستخدم Machine Learning AutoML

تدعم واجهة مستخدم دون تعليمات برمجية AutoML في Oracle Autonomous Database لزيادة إنتاجية عالم البيانات ووصول المستخدمين غير الخبراء إلى خوارزميات قوية في قاعدة البيانات للتصنيف والانحدار. يمكنك إجراء تجارب سريعة باستخدام البيانات والخوارزميات والمعلمات الفائقة للاستكشاف بشكل أسرع. يمكنك نشر النماذج على الفور من خلال استعلامات SQL أو إلى Oracle Machine Learning Services باعتبارها نقاط نهاية REST لتحقيق التكامل السلس باستخدام التطبيقات والتسجيل في الوقت الفعلي. يمكنك إنشاء دفاتر ملاحظات للنماذج المُحدّدة، مما يسمح للمستخدمين بتحسين النماذج وتخصيصها على نحوٍ أكبر داخل Oracle Machine Learning Notebooks.

التعلم الآلي لـ Python

يعمل علماء البيانات ومستخدمو Python الآخرين على تسريع نمذجة التعلم الآلي ونشر الحلول باستخدام Oracle Autonomous Database وOracle Database كمنصة حوسبة عالية الأداء مع واجهة Python. يوصي AutoML المُدمج بالخوارزميات والميزات ذات الصلة الموجودة في قاعدة البيانات ويضبط النموذج ويحدده تلقائيًا. تعمل هذه الإمكانات معًا على تحسين إنتاجية المستخدم ودقة النموذج وقابلية التوسع.

واجهات مستخدم بدون تعليمات برمجية

واجهة مستخدم Machine Learning AutoML

تدعم واجهة مستخدم دون تعليمات برمجية AutoML في Oracle Autonomous Database لزيادة إنتاجية عالم البيانات ووصول المستخدمين غير الخبراء إلى خوارزميات قوية في قاعدة البيانات للتصنيف والانحدار. يمكنك إجراء تجارب سريعة باستخدام البيانات والخوارزميات والمعلمات الفائقة للاستكشاف بشكل أسرع. يمكنك نشر النماذج على الفور من خلال استعلامات SQL أو إلى Oracle Machine Learning Services باعتبارها نقاط نهاية REST لتحقيق التكامل السلس باستخدام التطبيقات والتسجيل في الوقت الفعلي. يمكنك إنشاء دفاتر ملاحظات للنماذج المُحدّدة، مما يسمح للمستخدمين بتحسين النماذج وتخصيصها على نحوٍ أكبر داخل Oracle Machine Learning Notebooks.

مراقبة التعلُّم الآلي

احصل على رؤى حول طريقة تطور بيانات مؤسستك بمرور الوقت واتخاذ الإجراءات التصحيحية في أقرب وقت ممكن لتجنب مشكلات البيانات التي قد يكون لها تأثير سلبي كبير على المؤسسة. تساعدك مراقبة البيانات على ضمان تكامل البيانات لتطبيقات المؤسسة ولوحات المعلومات. حدد انحراف البيانات بسرعة وموثوقية وتفهم أعمدة البيانات الفردية وتفاعلاتها. تساعد مراقبة النماذج على تحديد الوقت الذي يتغير فيه مقياس النموذج، مثل الدقة أو مُعامل R-squared، بشكل كبير — أو عندما ينحرف توزيع القيم المتوقعة كثيرًا عن القيم الأولية. قد يشير هذا إلى الحاجة إلى إعادة إنشاء نموذجك أو إعادة تصميمه. توفر واجهة مستخدم مراقبة النماذج والبيانات دون تعليمات برمجية تصورات ومقاييس متعددة لمساعدة المُستخدمين في تقييم مشكلات الجودة.

التنقيب عن البيانات

يمكن لعلماء البيانات ومحللي البيانات استخدام واجهة المستخدم هذه السحب والإفلات لإنشاء مهام سير العمل التحليلية بسرعة داخل Oracle SQL Developer. يتيح تطوير النماذج وتنقيحها السريع للمستخدمين اكتشاف الأنماط والعلاقات والرؤى المخفية في بياناتهم.