Machine Learning Services

Accede a una amplia gama de innovaciones de machine learning (ML) e IA generativa, incluidas las bases de datos vectoriales, totalmente integradas en las plataformas de datos de Oracle. Trabaja con herramientas y algoritmos en la base de datos para crear, gestionar e implementar modelos de aprendizaje automático y obtener respuestas más precisas y contextualmente relevantes de la IA generativa combinando modelos de lenguaje grandes (LLM) con tus datos propios.

Prueba Oracle AI y obtén una versión de prueba gratuita de 30 días

Oracle ofrece una cuenta gratuita para la mayoría de los servicios de IA y una cuenta de prueba sin costos de 30 días y con 300 dólares de crédito para probar otros servicios en la nube. Obtén información detallada y regístrate hoy mismo para obtener tu cuenta gratuita.

Descubre el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático

El desarrollo de un modelo de aprendizaje automático es un proceso iterativo. Obtén más información sobre cada paso, desde la recopilación de datos hasta la implementación y supervisión de modelos.

Prueba un taller de aprendizaje automático

Explora notebooks y crea o prueba algoritmos de ML. Prueba el aprendizaje automático automatizado (AutoML) y consulta los resultados de data science.

Funciones de IA y ML

Bases de datos vectoriales diseñadas para IA

Obtén las ventajas de la IA de tus datos. AI Vector Search en Oracle Database y Vector Store en HeatWave GenAI añade capacidades para consultar datos empresariales y semánticos de manera más fácil y rápida, con resultados más precisos.

Bibliotecas y frameworks de código abierto

Utiliza bibliotecas y marcos de código abierto de Python y R para la exploración, transformación y visualización de datos. Incluyen pandas, Dask, NumPy, Plotly, Matplotlib, TensorFlow, Keras y PyTorch.

Algoritmos optimizados dentro de la base de datos

Oracle Database incluye más de 30 algoritmos de alto rendimiento que ofrecen capacidades de aprendizaje automático populares. HeatWave AutoML admite algoritmos para la detección de anomalías, la previsión, la clasificación, la regresión y las tareas del sistema de recomendación.

Acceso e implementaciones sencillos

Accede a datos en múltiples formatos (incluidos CSV, Excel y JSON) desde múltiples fuentes (incluido el almacenamiento de objetos, Oracle Database, HeatWave MySQL, MongoDB, PostgreSQL y Hadoop) en múltiples ubicaciones. Implementa rápidamente modelos a través de la API de REST o directamente en la base de datos para permitir el acceso de aplicaciones y analistas de negocios.

Consulta de datos mediante lenguaje natural

Interactúa con la base de datos SQL mediante peticiones de datos en lenguaje natural para ayudar a los usuarios de SQL expertos y no expertos a consultar la base de datos. Autonomous Database Select AI permite a los usuarios tener una conversación de lenguaje natural real con una amplia gama de LLM.

Soporte para múltiples lenguajes de programación

Los data scientists pueden desarrollar aplicaciones con los lenguajes de programación más populares, como Python, R y SQL. Las organizaciones logran resultados mejores y más rápidos cuando los data scientists pueden utilizar libremente los lenguajes que mejor se adaptan a tareas específicas.

Aprendizaje automático e IA generativa para clientes de plataformas de datos

Descubre más historias de clientes de IA y ML

Servicios de IA generativa y machine learnig de Oracle

Al ofrecer IA generativa integrada en todas sus aplicaciones Fusion SaaS, Oracle apunta directamente al valor de negocio del cliente".
Dave Vellante, Analista jefe, theCUBE Research

Casos de uso de ML e IA generativa para plataformas de datos

Ver todas las arquitecturas de referencia

Prosperdtx: mejora el estado de los pacientes con OCI Data Science

Descubre cómo Prosperdtx desplegó una arquitectura que puede procesar de forma segura grandes cantidades de datos de origen para crear modelos predictivos con ayuda de Oracle Cloud Infrastructure Data Science.


Diagrama de arquitectura de Prosperdtx, los detalles se encuentran a continuación
Los datos de los registros médicos electrónicos, los dispositivos y los usuarios finales se recopilan para crear modelos predictivos que se utilizarán en las aplicaciones de asistencia sanitaria. Los datos transmitidos desde dispositivos ponibles y desde registros de imágenes se recopilan en OCI Object Storage. Los datos estructurados se cargan y almacenan de forma segura en Oracle Autonomous Database. Oracle APEX ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones rápidamente. OCI Data Science se utiliza para crear modelos predictivos capaces de consumir grandes importes de datos del paciente. Los desarrolladores de aplicaciones utilizan los modelos predictivos terminados y los agregan a las aplicaciones.

Configura un entorno de ciencia de datos con el aprendizaje automático en la base de datos.

Con el aprendizaje automático de Oracle Database, los científicos de datos pueden ahorrar tiempo moviendo los datos a sistemas externos para realizar análisis y crear modelos, asignar puntuaciones y llevar a cabo implementaciones.


Diagrama de arquitectura de aprendizaje automático, los detalles se encuentran a continuación
Los datos se generan desde un centro de datos del cliente y se envían a Oracle Autonomous Database para su almacenamiento. Oracle Autonomous Database cuenta con aprendizaje automático en Oracle Database incrustado, lo que significa que los científicos de datos pueden crear modelos rápidamente simplificando y automatizando elementos clave del ciclo de vida de aprendizaje automático. Los modelos finalizados se envían a Oracle Analytics Cloud u Oracle APEX. Los analistas empresariales incrustan modelos completos en proyectos de análisis, mientras que los desarrolladores de aplicaciones los incrustan en las aplicaciones.

Ofrece fácilmente recomendaciones impulsadas por ML con HeatWave AutoML

Recomendaciones impulsadas por aprendizaje automático con HeatWave AutoML

La aplicación de muestra MovieHub muestra cómo el sistema de recomendación de HeatWave AutoML genera recomendaciones personalizadas impulsadas por aprendizaje automático. Sigue nuestras instrucciones paso a paso para desarrollar la aplicación MovieHub con Oracle APEX, sin necesidad de codificación.

Generación de análisis

Se puede combinar el poder de la IA generativa con otras capacidades incorporadas de HeatWave, como el aprendizaje automático, para ayudar a reducir costos y obtener resultados más precisos más rápido. En este ejemplo, una empresa de fabricación lo hace para el mantenimiento predictivo. Los ingenieros pueden utilizar Oracle HeatWave AutoML para ayudar a elaborar automáticamente un informe de los registros de producción anómalos y HeatWave GenAI ayuda a determinar rápidamente la causa raíz del problema simplemente formulando una pregunta en lenguaje natural, en lugar de analizar manualmente los registros.


Diagrama de generación de contenido, descripción a continuación:

Un usuario pregunta a través de HeatWave Chat "¿Cuál es el principal problema en esta recopilación de logs? Proporciona un resumen de dos frases." En primer lugar, HeatWave AutoML produce una lista filtrada de logs anómalos basada en todos los logs de producción que ingiere continuamente. A continuación, HeatWave Vector Store proporciona contexto adicional al LLM basado en la base de conocimientos de logs. El LLM toma esa petición de datos aumentada, elabora un informe y proporciona al usuario una respuesta detallada que explica el problema en lenguaje natural.

GenAI con Autonomous Database

Al aprender patrones de consulta SQL efectivos a partir de datos de entrenamiento seleccionados, los LLM pueden producir consultas más eficientes, lo que les permite tener un mejor desempeño.

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Entra en una nueva era de productividad con soluciones de IA generativa creadas para tu empresa. Descubre cómo Oracle ayuda a los clientes a aprovechar la IA integrada en toda la pila tecnológica.

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Aprende cómo con un laboratorio práctico de IA

La mejor manera de aprender algo es probándolo tú mismo. Utiliza nuestros tutoriales y laboratorios prácticos con su propia tenencia de Oracle Cloud, sin costo alguno para muchos servicios.

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  • Al finalizar este curso, serás capaz de:

    • Comprender y describir los conceptos y las cargas de trabajo de IA
    • Explicar los conceptos clave y la terminología del machine learning
    • Explicar los conceptos clave y la terminología del aprendizaje profundo
    • Identificar tipos comunes de machine learning
    • Comprender los fundamentos de la IA generativa
    • Comprender los conceptos del modelo de lenguaje grande
    • Explicar la ingeniería rápida y el ajuste para grandes modelos de lenguaje
    • Describir la infraestructura de Oracle AI
    • Describir los servicios de Oracle AI

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