Tjeneste for datavitenskap
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science er en fullstendig administrert plattform for team med dataforskere for bygging, opplæring, implementering og administrasjon av maskinlæringsmodeller (ML) ved hjelp av Python og verktøy med åpen kilde. Bruk et JupyterLab-basert miljø til å eksperimentere og utvikle modeller. Skaler opp modellopplæring med NVIDIA GPU-er og distribuert opplæring. Sett modeller i produksjon, og sørg for at de er velfungerende med ML-operasjoner (MLOps), for eksempel automatiserte pipeliner, modellimplementeringer og modellovervåking.
Forenkle arbeidet med grunnlagsmodeller ved hjelp av den nye funksjonen for hurtighandlinger for OCI Data Science AI
Hurtighandlinger i OCI Data Science AI er utformet slik at alle enkelt kan implementere, finjustere og evaluere grunnmodeller.
- Forenkle arbeidet ditt med fundamentmodeller
Implementer, finjuster og evaluer grunnmodeller med hurtighandlinger for OCI Data Science AI
- Kom i gang med OCI Data Science
Bla gjennom katalogen vår med praktiske laboratorier for å oppdage OCI Data Science-funksjoner.
- Prøv OCI Data Science gratis
En gratis prøveversjon av Oracle Cloud gir deg tilgang til OCI Data Science med USD 300 i gratis skykreditt.
Referansearkitekturer for AI/maskinlæring
-
Løsningsstrategi
Lær hvordan data lagres, brukes og analyseres av helsevesenet for å spore en pasients reise fra diagnose til behandling og rekonvalesens.
-
Referansearkitektur
Bruk dette mønsteret til å opprette ML-plattformer utformet for dataforskere.
-
Bygget og implementert
Implementer en arkitektur raskt for å håndtere store mengder kildedata på en sikker måte for å bygge prediktive modeller og bruke dem i raskt utviklede applikasjoner.
-
Referansearkitektur
Forbedre bedriftsapplikasjonsdata med rådata fra andre kilder, og bruk ML-modeller til å hente intelligens og prediktiv innsikt i forretningsprosesser.
Brukstilfeller for OCI Data Science
Helsevesen: Risiko for gjeninnleggelse av pasienter
Identifisere risikofaktorer og forutsi risikoen for gjeninnleggelse av pasienter etter utslipp ved å opprette en prediktiv modell. Bruk data, for eksempel pasientens medisinske historie, helsemessige forhold, miljøfaktorer og historiske medisinske trender, for å bygge en sterkere modell som bidrar til å gi den beste omsorg til en lavere pris.
Detaljhandel: Forutse verdien for kundelevetid
Bruk regresjonsteknikker på data til å forutsi fremtidig kundeforbruk. Undersøk tidligere transaksjoner, og kombiner historiske kundedata med flere data om trender, inntektsnivåer, også faktorer som vær, for å bygge ML-modeller som fastslår om det skal opprettes markedsføringskampanjer for å beholde gjeldende kunder eller skaffe nye kunder.
Produksjon: prediktivt vedlikehold
Bygg modeller for identifisering av uregelmessigheter, fra sensordata til registrering av utstyrsfeil før de blir et mer alvorlig problem, eller bruk prognosemodeller til å forutsi levetidsslutt for deler og maskiner. Øk oppetiden til kjøretøy og maskiner gjennom målinger for maskinlæring og overvåking av operasjoner.
Finans: påvisning av svindel
Forhindre svindel og økonomisk kriminalitet med datavitenskap. Bygg en maskinlæringsmodell som kan identifisere uregelmessige hendelser i sanntid, inkludert uredelige beløp eller uvanlige typer transaksjoner.
Hvorfor OCI Data Science?
-
Datavitenskap med høy ytelse
Få tilgang til automatiserte arbeidsflyter for bygging av modeller. Operasjonaliser ML enklere med jobber som kan brukes på nytt, og orkestrering fra begynnelse til slutt for ML-livssyklusen. Kjør distribuerte arbeidsmengder med høy ytelse og tilgang til GPU-er med lavere kostnader.
-
Åpen plattform
Forvent det beste av ML i Oracle via store partnerskap, for eksempel Anaconda. Ta med modeller, data og kode i det formatet du trenger.
-
Førsteklasses støtte
Dra nytte av førsteklasses behandling for strategiske ML-partnere. Oracles dataforskere er opptatt av å sikre at organisasjonen lykkes.
