Data Science szolgáltatás
Az Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science teljes mértékben felügyelt platform adattudóscsapatok számára, amely lehetővé teszi a gépi tanulási (ML) modellek Python és nyílt forráskódú eszközök használatával történő készítését, betanítását, üzembe helyezését és kezelését. Használjon JupyterLab-alapú környezetet a kísérletezéshez és a modellek fejlesztéséhez. Skálázza fel a modellek betanítását NVIDIA GPU-kal és elosztott betanítással. Vigye át a modelleket az éles környezetbe, és tartsa őket karban gépi tanulási műveleti (MLOps) képességekkel, például automatizált folyamatokkal, modelltelepítéssel és modellfigyeléssel.
Egyszerűsítse munkáját alapmodellekkel az OCI Data Science új AI Quick Actions funkcióját használva
Az OCI Data Science AI Quick Actions bárki számára könnyűvé teszi az alapmodellek telepítését, finomhangolását és kiértékelését.
- Egyszerűsítse munkáját alapmodellekkel
Alapmodellek telepítése, finomhangolása és kiértékelése az OCI Data Science AI Quick Actions funckiójával
- Bevezetés az OCI Data Science használatába
Böngésszen a gyakorlati laborok katalógusában, és fedezze fel az OCI Data Science képességeit.
- Próbálja ki ingyen az OCI Data Science szolgáltatást
Az Oracle Cloud ingyenes próbaverziójával az OCI Data Science elérhető 300 USD ingyenes felhőkredittel.
Az OCI Data Science AI Quick Actions gyorsműveletei egyszerűsítik a felhasználói élményt, a kevésbé műszaki beállítottságú felhasználókét is, így gyorsabban telepíthetik, szabhatják testre, tesztelhetik és értékelhetik ki az alapmodelleket, és a generatív, MI-alapú alkalmazások létrehozására összpontosíthatnak.
A mesterséges intelligencia/gépi tanulás referenciaarchitektúrái
-
Megoldástár
Ismerje meg, hogy az egészségügyi rendszerek hogyan tárolják, használják és elemzik az adatokat a beteg útjának nyomon követésére a diagnózistól a kezelésen át a gyógyulásig.
-
Referenciaarchitektúra
Ez a minta adattudósok számára tervezett gépi tanulási platformok létrehozására használható.
-
Megépített és üzembe helyezett
Architektúra gyors üzembe helyezése nagy mennyiségű forrásadat biztonságos kezeléséhez előrejelző modellek kialakításához és ezek hasznosításához gyorsan fejlesztett alkalmazásokban.
-
Referenciaarchitektúra
Bővítse a vállalati alkalmazásadatokat más forrásokból származó nyers adatokkal, és tegye képessé az üzleti folyamatokat az információszerzésre és az előrejelző információk előállítására gépi tanulási modellek segítségével.
Az OCI Data Science használati esetei
Egészségügy: A betegek visszakerülésének kockázata
Határozza meg a kockázati tényezőket, és jelezze előre annak esélyét egy prediktív modell létrehozásával, hogy a betegek az elbocsátást követően visszakerülnek az egészségügyi intézménybe. Használjon adatokat – például a beteg kórtörténetét, egészségügyi problémákkal kapcsolatos adatait, környezeti tényezőket és korábbi egészségügyi trendeket – arra, hogy jobban működő modellt készítsen, amely alacsonyabb költség mellett segít a legjobb ellátást biztosítani.
Kiskereskedelem: az ügyfél életciklus-értékének előrejelzése
Használjon regressziós technikákat az adatokkal az ügyfél jövőbeli költéseinek előrejelzéséhez. Vizsgálja meg a korábbi tranzakciókat, és kombinálja a korábbi ügyféladatokat a trendekre, a jövedelmi szintekre vagy akár az időjáráshoz hasonló tényezőkre vonatkozó információkkal, hogy olyan ML-modelleket készíthessen, amelyek segítenek eldönteni, hogy a jelenlegi ügyfelek megtartását vagy inkább az új ügyfelek szerzését célzó marketingkampányokat indítson.
Gyártás: prediktív karbantartás
Készítsen anomáliadetektálási modelleket az érzékelők adataiból a berendezések hibáinak azelőtti észleléséhez, mielőtt még súlyosabbá válnának, vagy használjon előrejelzési modelleket az alkatrész- és gépélettartam lejáratának előrejelzéséhez. Növelje a járművek és gépek üzemidejét gépi tanulás és a műveleti mérőszámok nyomon követése révén.
Pénzügy: csalásészlelés
Előzzel meg csalásokat és a pénzügyi bűncselekményeket adattudományi eszközök segítségével. Készítsen nlyan gépi tanulási modellt, amely valós időben képes azonosítani a rendellenes eseményeket, beleértve a csalásokhoz kapcsolódó összegeket vagy a szokatlan tranzakciótípusokat.
Miért érdemes az OCI Data Science megoldást választani?
-
Nagy teljesítményű adattudományi megoldás
Hozzáférés a modellek létrehozásához használható automatikus munkafolyamatokhoz. Az ML egyszerűbb operacionalizálása újrahasználható feladatokkal és az ML életciklusának teljes körű összehangolásával. Elosztott, nagy teljesítményű alkalmazások és szolgáltatások futtatása kisebb költségű GPU-kkal.
-
Nyílt platform
Az ML legjavát élvezheti Oracle-alapokon az olyan jelentős partneri kapcsolatokon keresztül, mint az Anaconda. A modelleket, az adatokat és a kódot a szükséges formátumban viheti be a rendszerbe.
-
A kategória legjobb támogatása
Élvezheti az ML-partnerségekhez biztosított kiemelkedő minőségű támogatást. Az Oracle adattudósai elkötelezettek a szervezete sikere iránt.
