Data Science Service

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science is a fully managed platform for teams of data scientists to build, train, deploy, and manage machine learning (ML) models using Python and open source tools. Use a JupyterLab-based environment to experiment and develop models. Scale up model training with NVIDIA GPUs and distributed training. Take models into production and keep them healthy with ML operations (MLOps) capabilities, such as automated pipelines, model deployments, and model monitoring.

Simplify your work with foundation models using the new OCI Data Science AI Quick Actions feature

OCI Data Science AI Quick Actions is designed to let anyone easily deploy, fine-tune, and evaluate foundation models.

Il ciclo di vita dei modelli di machine learning

La creazione di un modello di machine learning è un processo iterativo. Scopri di più su ogni fase, dalla raccolta dei dati all'implementazione dei modelli e al monitoraggio.

IDC: Trasformazione del business aziendale

L'intelligenza artificiale sta cominciando rapidamente a far parte di tutte le funzioni di business. IDC analizza best practice e consigli per l'AI aziendale.

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.
Wendy Yip, Data Scientist, OCI

Architetture di riferimento dell'intelligenza artificiale/machine learning

Visualizza tutte le architetture di riferimento

Casi d'uso di Data Science

  • Assistenza sanitaria: rischio di riammissione in ospedale

    Crea un modello predittivo per identificare i fattori di rischio e prevedere il rischio di riammissione in ospedale dopo la dimissione. Utilizza i dati, come l'anamnesi e le condizioni di salute del paziente, i fattori ambientali e l'andamento generale dell'assistenza medica, per creare un modello più solido che contribuisca a fornire un servizio migliore a costi ridotti.

  • Retail: prevedi il valore vita utile cliente

    Utilizza tecniche di regressione sui dati per prevedere la spesa futura dei clienti. Esamina le transazioni passate e combina i dati cronologici dei clienti con altri dati su tendenze, livelli di reddito e persino fattori come le condizioni meteorologiche per creare modelli di machine learning che determinino se creare campagne di marketing per mantenere i clienti correnti o acquisirne di nuovi.

  • Produzione: manutenzione predittiva

    Crea modelli di rilevamento delle anomalie in base ai dati dei sensori per rilevare i guasti alle apparecchiature prima che diventino un problema più grave o utilizza modelli di previsione per pianificare la fine del ciclo di vita di parti e macchinari. Aumenta il tempo di attività di veicoli e macchinari tramite metriche delle operazioni di machine learning e monitoraggio.

    Finance: rilevamento delle frodi

    Previeni frodi e crimini finanziari con la data science. Crea un modello di machine learning in grado di identificare eventi anomali in tempo reale, inclusi importi fraudolenti o tipi insoliti di transazioni.

Ricerca medica
Le attività di ricerca di CMRI ora possono essere completate 6 volte più velocemente con Oracle AI
Partnership
Accedi al repository Anaconda, senza costi aggiuntivi, tramite OCI
Tecnologia sportiva
Seattle Sounders FC crea modelli di dati per migliorare le prestazioni
Servizi sanitari
DSP aiuta il National Institute for Health Research a migliorare il percorso clinico
Servizi sanitari
Prosperdtx migliora la cura dei pazienti con l'utilizzo di data science per piani sanitari digitali