Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science ir pilnībā pārvaldīta platforma datu zinātnieku komandām, lai izveidotu, apmācītu, izvietotu un pārvaldītu mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot Python un atvērtā pirmkoda rīkus. Izmantojiet uz JupyterLab balstītu visi, lai eksperimentētu un izstrādātu modeļus. Mērogojiet modeļu apmācību ar NVIDIA GPU un izplatīto apmācību. Izmantojiet modeļus ražošanā un uzturiet tos veselīgus, izmantojot MLOps iespējas, piemēram, automatizētus cauruļvadus, modeļu izvietošanu un modeļu uzraudzību.
Izvietojiet, precizējiet un novērtējiet pamata modeļus, izmantojot OCI Data Science AI ātrās darbības
Pārlūkojiet mūsu praktisko laboratoriju katalogu, lai atklātu OCI datu zinātnes iespējas.
Oracle Cloud bezmaksas izmēģinājuma versija ļauj piekļūt OCI Data Science ar 300 ASV dolāru bezmaksas mākoņa kredītiem.
Piekļūstiet automatizētām ēku modeļu darbplūsmām. Vienkāršāk operacionalizējiet mašīnmācīšanos, izmantojot atkārtoti lietojamus darbus un pilnīgu mašīnmācīšanās dzīves cikla vadību. Palaidiet izplatītas, augstas veiktspējas darba slodzes ar piekļuvi zemu izmaksu GPU.
Gaidiet labāko no ML Oracle, izmantojot svarīgas partnerības, piemēram, Anaconda. Ievadiet modeļus, datus un kodu vajadzīgajā formātā.
Gūstiet labumu no augstākās kvalitātes apstrādes stratēģiskām ML partnerībām. Oracle strādā datu zinātnieki, kuru mērķis ir nodrošināt jūsu organizācijas panākumus.
Pēc izrakstīšanas identificējiet riska faktorus un paredziet pacienta atpakaļuzņemšanas risku, izveidojot paredzēšanas modeli. Izmantojiet datus, piemēram, pacienta medicīnas vēsturi, veselības stāvokli, vides faktorus un vēsturiskās medicīnas tendences, lai izveidotu spēcīgāku modeli, kas palīdz nodrošināt labāko veselības aprūpi ar zemākām izmaksām.
Izmantojiet datu regresijas metodes, lai paredzētu nākotnes klientu patēriņus. Izpētiet pagātnes darījumus un apvienojiet vēsturiskos klientu datus ar papildu datiem par tendencēm, ienākumu līmeni, pat tādiem faktoriem kā laikapstākļi, lai izveidotu ML modeļus, kas nosaka, vai izveidot mārketinga kampaņas pašreizējo klientu noturēšanai vai jaunu klientu iegūšanai.
Veidojiet anomāliju noteikšanas modeļus no sensoru datiem, lai konstatētu aprīkojuma kļūmes, pirms tās kļūst par nopietnāku problēmu, vai izmantojiet prognozēšanas modeļus, lai prognozētu detaļu un iekārtu darbmūža beigas. Palieliniet transportlīdzekļu un mašīnu darba laiku, veicot mašīnmācīšanos un uzraugot darbības rādītājus.
Novērsiet krāpšanu un finanšu noziegumus, izmantojot datu zinātni. Izveidojiet mašīnmācīšanās modeli, kas var reāllaikā identificēt neparastus notikumus, ietverot krāpnieciskas summas vai neparastus darījumu veidus.
Funkciju krātuves kļūst par mašīnmācīšanās (ML) platformu pamatkomponentu. Tā kā uz datiem balstītas organizācijas arvien vairāk savās darbībās iekļauj AI, tās sāk centralizēt funkciju pārvaldību lokālā repozitorijā, kas pazīstams kā funkciju krātuve. Oracle Feature Store ir uz paketi balstīts risinājums, kas izvietots klienta enklāvā, izmantojot OCI Resource Manager. Klienti savā nomā var nodrošināt pakalpojumu ar infrastruktūru. Pakalpojums sastāv no API, kas izvietots klienta nomā, izmantojot OCI Resource Manager.
Lasīt visu ziņuUzziniet, kā veselības aprūpes sistēma glabā, izmanto un analizē datus, lai izsekotu pacienta ceļam no diagnozes līdz ārstēšanai līdz atveseļošanai.
Izmantojiet šo modeli, lai izveidotu mašīnmācīšanās platformas, kas izveidotas datu zinātniekiem.
Ātri izvietojiet arhitektūru, lai droši apstrādātu lielus avota datu apjomus, lai izveidotu prognozējošus modeļus un izmantotu tos strauji attīstītās lietojumprogrammās.
Bagātiniet uzņēmuma lietojumprogrammu datus ar neapstrādātiem datiem no citiem avotiem un izmantojiet ML modeļus, lai biznesa procesos sniegtu informāciju un paredzamus ieskatus.