Machine Learning in Oracle Database
Oracle DatabaseのMachine Learningは、SQL、R、Python、REST、自動機械学習（AutoML）、ノーコードのインターフェイスを使用して、データ探索、準備、および大規模な機械学習（ML）モデリングをサポートします。30以上の高パフォーマンスのデータベース内アルゴリズムが含まれており、アプリケーションですぐに使用できるモデルを生成します。データベースにデータを保持することで、組織はアーキテクチャ全体を簡素化し、データの同期とセキュリティを維持できます。これにより、データ・サイエンティストやその他のデータ専門家は、機会学習のライフサイクルの主な要素を簡素化および自動化することで、モデルを迅速に構築できます。
エンタープライズ向けの生成開発（GenDev）の発表
EVPのホアン・ロアイザが、Oracle CloudWorld基調講演で、革新的なAI中心型アプリケーション開発インフラストラクチャについて語ります。
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Autonomous Database上のOracle Machine Learning Monitoringの発表
データドリフトを防止し、機械学習モデルのパフォーマンスを監視します。Oracle DatabaseサービスのMachine Learningに搭載された新しい監視機能により、データとネイティブのデータベース内モデルの品質の両方に問題があることを警告します。
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Autonomous Databaseでのサードパーティ製カスタムPythonおよびRパッケージの使用
Oracle Machine Learning Notebooksでは、Oracle Autonomous Database上の広範なPythonおよびRパッケージのエコシステムを活用できます。Oracle Database環境で生成および管理されるエンジンでサードパーティ製パッケージ機能を使用して、ユーザー定義の関数を実行できます。
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Oracle Machine Learning for Rを使用した、データベースのデータ上でのRの大規模な実行
使い慣れたR構文とセマンティクスを使用し、Oracle Databaseのハイパフォーマンス・コンピューティング環境を活用して、データの詳細な調査、変換、分析をより速く、大規模に行うことができます。
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Oracle Machine Learningを使用したアプリケーションへのAI/MLの組み込み
機械学習モデルや、より広範なPythonおよびRベースのソリューションを本番環境に導入して拡張することは、しばしば困難です。Oracle DatabaseのMachine Learningを使用して、アプリケーションへのAIおよびMLの組み込みを簡素化する方法を紹介します。
Oracle DatabaseでMachine Learningを選択する理由
Oracle Databaseは、データ管理、モデル開発および導入オプション、データおよびモデルの監視、チームの共同作業をサポートします。組み込みの自動化、データベース内の実行パフォーマンス、およびスケーラビリティにより、生産性を向上させます。データの偏りを特定し、予測に寄与する要因を明らかにします。
データベース内操作
別々の分析エンジンにデータを抽出することなく、より迅速かつ大規模にモデルを構築し、データをスコアリングします。Oracle Exadataのスケールアウト・アーキテクチャとSmart Scanテクノロジーにより、結果がより迅速に得られます。
多言語対応のAPI
データベース内のデータの調査と準備、機械学習のモデリング、ソリューションの導入には、SQL、Python、Rのインターフェイスから選択できます。さらに、SQLとRESTを使用してPythonとRのソリューションを導入することもできます。
データ移動作業が不要
Oracle Databaseに格納されているデータをその場で処理することで、データの調査と準備、モデルの構築と導入を簡素化できます。アプリケーション開発時間を短縮し、複雑さを軽減し、データセキュリティに対応します。
ノーコードのモデル構築
データ・サイエンティストの生産性を向上させます。また、専門家でないユーザーもノーコードのAutoMLユーザー・インターフェイスを通じて、強力なデータベース内分類アルゴリズムや回帰アルゴリズムにアクセスできるようにします。
データおよびモデルの監視
自社のデータと機械学習モデルが時間とともにどのように変化するかを把握し、データの問題が企業に重大な悪影響を及ぼす前に是正措置を講じることができます。RESTエンドポイントとノーコードのユーザー・インターフェイスを使用します。
迅速なエンタープライズ導入
SQLおよびRESTインタフェースを使用した簡単な導入オプションにより、機械学習モデルの即時可用性を実現します。
自社モデルの持ち込み
Open Neural Network Exchange（ONNX）形式のテキスト変換、分類、回帰、およびクラスタリング・モデルをインポートし、データベース内ONNXランタイムを使用してSQL環境で実行できます。ONNX形式のモデルをOracle Machine Learning Servicesに導入して、リアルタイムの推論ユースケースに使用できます。
高性能コンピューティング
Oracle Databaseに組み込まれた並列処理機能とスケーラビリティ、およびOracle Exadata向けの独自の最適化機能を使用して、データ準備、モデル構築、データ・スコアリング時のパフォーマンス問題を回避します。
組み込みのセキュリティ
Oracle Databaseに組み込まれたセキュリティと暗号化のメリットが得られます。ユーザーデータ、データベース内モデル、サードパーティ・モデル、RおよびPythonオブジェクトとスクリプトへの、ロールベースのアクセスが可能になります。
Oracle Databaseでの機械学習のお客様事例
Oracle Machine Learning for Pythonの紹介
オラクル、データサイエンス／機械学習担当シニアディレクター、Mark Hornick
データ・サイエンティストと開発者はPythonの強力な機能をわかっており、Pythonが広く採用されていることがその成功の証です。現在、PythonユーザーはOracle Autonomous Databaseでデータを分析するときにこの機能を拡張できます。Oracle Machine Learning for Python（OML4Py）により、オープンソースのPythonスクリプト言語と環境を企業とビッグデータで利用できるようになります。
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