Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science es una plataforma totalmente gestionada que permite a los equipos de científicos de datos crear, entrenar, implementar y gestionar modelos de aprendizaje automático (ML) a través de Python y herramientas de código abierto. Utiliza un entorno basado en JupyterLab para experimentar y desarrollar modelos. Amplía el entrenamiento de modelos con GPU NVIDIA y formación distribuida. Incluye modelos en la fase de producción y mantenlos en condiciones adecuadas con capacidades de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), como pipelines automatizados, implementación de modelos y control de modelos.
Las acciones rápidas de IA de OCI Data Science permiten que cualquier persona implemente, ajuste y evalúe fácilmente modelos básicos.
Implementa, ajusta y evalúa modelos básicos con acciones rápidas de IA de OCI Data Science
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Una prueba gratuita de Oracle Cloud te permite acceder a OCI Data Science con 300 dólares en créditos gratuitos en la nube.
AI Quick Actions en OCI Data Science simplifica la experiencia de sus usuarios, inclusive los que carecen de conocimientos técnicos, para que puedan implementar, personalizar, probar y evaluar modelos básicos más rápidamente y centrarse en crear aplicaciones generativas impulsadas por IA.
Descubre cómo un sistema sanitario almacena, utiliza y analiza los datos para acompañar el historial de un paciente desde el diagnóstico hasta su recuperación.
Utiliza este patrón para crear plataformas de aprendizaje automático diseñadas para científicos de datos.
Implementa rápidamente una arquitectura para gestionar de forma segura grandes cantidades de datos de origen y crear modelos predictivos y aprovecharlos en aplicaciones de rápido desarrollo.
Enriquece los datos de aplicaciones empresariales con datos sin procesar de otras fuentes y utiliza modelos de AA para incorporar inteligencia y conocimientos predictivos en los procesos comerciales.
Identifica factores de riesgo y predice el riesgo de reingreso del paciente después de recibir el alta mediante la creación de un modelo predictivo. Utiliza datos, como la historia clínica del paciente, condiciones de salud, factores ambientales y tendencias médicas históricas, para construir un modelo más sólido que ayude a proporcionar la mejor atención a un costo menor.
Utiliza técnicas de regresión en los datos para predecir el futuro gasto de los clientes. Analiza las transacciones anteriores y combina datos históricos de clientes con datos sobre tendencias, niveles de ingresos e incluso factores como el clima para crear modelos de aprendizaje automático que determinen si se deben crear campañas de marketing para mantener a los clientes actuales o adquirir otras nuevas.
Crea modelos de detección de anomalías a partir de los datos de los sensores para detectar fallas de los equipos antes de que se conviertan en un problema más grave. o utiliza modelos de previsión para predecir el final de la vida útil de las piezas y la maquinaria. Aumenta el tiempo de actividad de los vehículos y la maquinaria utilizando métricas de operaciones de supervisión y aprendizaje automático.
Evita los casos de fraude y los delitos financieros con ciencia de datos. Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda identificar eventos anómalos en tiempo real, incluidos importes fraudulentos o tipos inusuales de transacciones.
Obtén acceso a flujos de trabajo automatizados para la creación de modelos. Pon en marcha el aprendizaje automático de manera más sencilla con trabajos reutilizables y organización completa durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Ejecuta cargas de trabajo distribuidas y de alto rendimiento con acceso a GPU de bajo costo.
Obtén lo mejor del AA en Oracle gracias a sólidas alianzas con grandes socios, como Anaconda. Incorpora modelos, datos y código en el formato que necesites.
Aprovecha el tratamiento de primer nivel para las alianzas estratégicas del aprendizaje automático. Los científicos de datos de Oracle están dedicados a garantizar el éxito de tu empresa.