Oracle Machine Learning for R (OML4R)により、オープン・ソースの統計プログラミング言語であるRとその環境をエンタープライズおよびビッグ・データに対応させることができます。大量および少量のデータが絡む問題を想定して設計されたOML4Rで、RとOracle Databaseが統合されます。
データ・サイエンティストや広範なRユーザーは、Oracle Databaseで管理されるデータ上でRエコシステムを利用できます。Rは、データ操作、グラフィック、統計関数、および機械学習アルゴリズム向けに一連のソフトウェア・パッケージを提供します。Oracle Machine Learning for Rは、Rからのデータベース・データの透過的アクセスと操作、インデータベース機械学習アルゴリズム、組み込みR実行の使用によるデプロイの容易さという3つの主要領域を通じてRの機能を拡張します。
また、Oracle Machine Learningは"ドラッグ・アンド・ドロップ"グラフィカル・ユーザー・インタフェースのOracle Data Minerもサポートしています。これは、Oracle SQL Developerと統合しており、ユーザー作成の分析ワークフローの一部としてユーザー定義のR関数を実行できます。
透過性レイヤー - R data.frameプロキシ・オブジェクトを利用することで、データはデータベースの表やビューとして保持されます。オーバーロードされたR関数により、選択されたR機能がインデータベース処理、並列処理、スケーラビリティ、およびセキュリティのための同等のSQLに変換されます。データ・サイエンティストは、使い慣れたR構文を使用してデータベースに保持されたデータベース・データを操作できます。パッケージOREdplyrを利用し、これによって一般的なオープン・ソースR dplyrパッケージからオーバーロードされた機能が提供されます。
機械学習アルゴリズム - Rユーザーは、R言語を使用してデータベース内パラレル・アルゴリズムのOracle Machine Learningのライブラリを利用できます。ユーザーは、使い慣れたR計算式構文を使用して機械学習モデルを指定できます。アルゴリズムは、分類、回帰、異常検出、クラスタリング、特徴抽出、時系列、および相関ルールをサポートします。
R埋め込みの実行 - データ並列、タスク並列、および非パラレルの実行のためにOracle Databaseでユーザー定義のRスクリプトを管理して起動します。ここでも、CRANリポジトリなどのサード・パーティのRパッケージを使用する場合があります。データ・サイエンティストが独自の要件を満たすためにRエコシステムのテクニックを必要とする場合、Rエコシステムを利用できます。
統合テキスト・マイニング - インデータベース・アルゴリズムが表およびビューからテキスト列をアクセプトしたのち、用語とテーマの抽出を自動化します。抽出されたデータは、モデルの構築とデータのスコアリングにおける他の予測変数と組み合わせます。
パーティション化モデル - インデータベース・モデルにより、ユーザーは一連のモデルを自動的に作成できます。ここでは、各コンポーネント・モデルはデータのユーザー指定のパーティションに構築されます。単一の統合されたモデルを使用して、スコアリングを有効化して簡素化します。
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