Aprendizaje automático de Oracle Database
Machine Learning in Oracle Database permite la exploración de datos, la preparación y la creación de modelos de machine learning (ML) a escala mediante SQL, R, Python, REST, ML automatizado (AutoML) e interfaces sin código. Incluye más de 30 algoritmos de alto rendimiento en la base de datos que producen modelos para su uso inmediato en aplicaciones. Al mantener los datos en la base de datos, las organizaciones pueden simplificar su arquitectura general y mantener la sincronización y seguridad de los datos. Permite a los científicos de datos y a otros profesionales de datos crear modelos rápidamente al simplificar y automatizar elementos clave del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Presentamos el desarrollo generativo (GenDev) para empresas
Mira la presentación en Oracle CloudWorld a cargo de Juan Loaiza, vicepresidente ejecutivo, para obtener más información sobre esta infraestructura AppDev innovadora y centrada en la IA.
-
Presentamos Oracle Machine Learning Monitoring en Autonomous Database
Evita la deriva de datos y supervisa el rendimiento de tus modelos de aprendizaje automático. Las nuevas capacidades de supervisión con Machine Learning en los servicios de Oracle Database te alertan sobre problemas tanto en los datos como en la calidad del modelo nativo en la base de datos.
-
Uso de paquetes Python y R de terceros personalizados en Autonomous Database
Aprovecha los ecosistemas de paquetes Python y R más amplios en Oracle Autonomous Database en Oracle Machine Learning Notebooks. Ejecuta funciones definidas por el usuario con funcionalidad de paquetes de terceros en los motores generados y gestionados por el entorno de Oracle Database.
-
Ejecuta R a escala en los datos de la base de datos con Oracle Machine Learning for R
Consulta, transforma y analiza los datos de forma más rápida y a escala, al tiempo que utilizas semántica y sintaxis R conocidas y aprovechas Oracle Database como un entorno informático de alto rendimiento.
-
Incorporación de IA/ML en tu aplicación utilizando Oracle Machine Learning
Implementar y escalar modelos de machine learning y soluciones basadas en Python y R en producción a menudo presenta desafíos. Aprende cómo simplificar la incorporación de IA y ML en aplicaciones utilizando Machine Learning en Oracle Database.
¿Por qué elegir Machine Learning in Oracle Database?
Oracle Database soporta la gestión de datos, las opciones de desarrollo y despliegue de modelos, la supervisión de datos y modelos y la colaboración en equipo. Mejora la productividad con automatización incorporada, rendimiento de ejecución en la base de datos y escalabilidad. Identifica posibles sesgos en los datos y comprende los factores que contribuyen a elaborar las predicciones.
Operaciones en la base de datos
Construye modelos y evalúa datos de manera más rápida y a gran escala sin extraer datos a motores de análisis separados. La arquitectura de escalabilidad horizontal de Oracle Exadata y la tecnología Smart Scan ayudan a conseguir resultados rápidos.
API en múltiples idiomas
Elige entre interfaces SQL, Python y R para la exploración y preparación de datos en la base de datos, el modelado de aprendizaje automático y el despliegue de soluciones. Además, despliega soluciones Python y R con SQL y REST.
Sin traslado de datos
Procesa los datos donde residen en Oracle Database para simplificar la exploración y preparación de datos, así como la creación y el despliegue de modelos. Acelera el desarrollo de aplicaciones, reduce la complejidad y aborda la seguridad de los datos.
Creación de modelos sin código
Mejora la productividad de los científicos de datos y permite a los usuarios no expertos utilizar algoritmos integrados en la base de datos para clasificación y regresión a través de una interfaz de usuario AutoML sin código.
Supervisión de datos y modelos
Obtén insights sobre cómo evolucionan tus datos y modelos de aprendizaje automático a lo largo del tiempo y acelera la toma de medidas correctivas para evitar problemas que puedan tener un importante impacto negativo en la empresa. Utiliza puntos finales REST e interfaces de usuario sin código.
Implementación empresarial rápida
Logre la disponibilidad inmediata de modelos de machine learning con opciones sencillas de implementación mediante interfaces SQL y REST.
Trae tu propio modelo
Importa modelos de transformador de texto, clasificación, regresión y agrupación en clústeres en formato Open Neural Network Exchange (ONNX) para utilizarlos desde SQL con ONNX Runtime en la base de datos. Despliega modelos de formato ONNX en Oracle Machine Learning Services para inferir casos de uso en tiempo real.
Computación de alto rendimiento
Evita problemas de rendimiento durante la preparación de datos, construcción de modelos y evaluación con el paralelismo y la escalabilidad integrados de Oracle Database, con optimizaciones únicas para Oracle Exadata.
Seguridad integrada
Benefíciate de la seguridad integrada, el cifrado y el acceso basado en roles de Oracle Database a datos de usuario, modelos de terceros, y objetos y scripts en R y Python, todo dentro de la base de datos.
El aprendizaje automático en los éxitos de clientes de Oracle Database
Anuncio del soporte de GPU para Oracle Machine Learning Notebooks en Autonomous Database
Mark Hornick, director general, Data Science and Machine Learning, OracleOracle Autonomous Database Serverless ahora proporciona acceso integrado a las GPU a través de Oracle Machine Learning Notebooks. Desarrolla código Python con el intérprete de Python de Oracle Machine Learning Notebooks para casos de uso que requieran el rendimiento y la escalabilidad de las GPU, como la ejecución de modelos de inserción de vectores (transformador) y la creación de modelos de aprendizaje profundo para el procesamiento de imágenes satelitales.
Lee el post completoBlogs destacados
- 10 de septiembre de 2024 Presentamos Select AI for Synthetic Data Generation
- 10 de septiembre de 2024 Lleva el poder de los grafos a la IA generativa
- 10 de septiembre de 2024 Presentamos Oracle Machine Learning Services Data Bias Detector
- 10 de septiembre de 2024 Ahora disponible: modelo de generación de incrustación predefinido para Oracle Database 23ai
Recursos
Introducción al machine learning en la nube
Descubra las novedades de la última versión
Repositorio GitHub
Información relacionada
Arquitecturas de referencia de Machine Learning in Oracle Database
-
Arquitecturas de referencia
Con Oracle Autonomous Data Warehouse, tienes todas las herramientas integradas necesarias para cargar y preparar datos, así como para entrenar, implementar y gestionar modelos de machine learning. También tienes la flexibilidad de combinar otras herramientas para satisfacer mejor las necesidades de tu organización.
-
Arquitecturas de referencia
Aprende los principios de diseño asociados con la creación de una plataforma de machine learning y un camino de implementación óptimo. Utiliza este patrón para crear plataformas de machine learning que satisfagan las necesidades de tus usuarios científicos de datos.
-
Arquitecturas de referencia
Obtén el marco para enriquecer los datos de aplicaciones empresariales con información sin procesar de otras fuentes, y luego utiliza modelos de machine learning para incorporar inteligencia y conocimientos predictivos en los procesos comerciales.
-
Arquitecturas de referencia
Descubre la topología de la plataforma, la descripción general de los componentes y las mejores prácticas recomendadas para implementar con éxito un data lakehouse en OCI, para capturar una gran cantidad de datos y agregar y gestionar información para la visibilidad de acciones en tiempo real.
Comienza a usar Machine Learning in Oracle Database
Prueba Machine Learning in Oracle Database
Conoce Oracle Cloud y accede a Machine Learning in Autonomous Database de forma gratuita.
Síguenos: @OracleDatabase
Conoce las últimas noticias, los eventos y recursos de la comunidad de Oracle Database.
Ponte en contacto con nosotros
¿Deseas saber más? Ponte en contacto con uno de nuestros expertos líderes del sector.