資料科學服務
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 資料科學是一個完全代管的平台，讓資料科學家團隊使用 Python 和開源工具建置、訓練、部署及管理機器學習 (ML) 模型。使用 JupyterLab 型環境實驗及開發模型。使用 NVIDIA GPU 和分散式訓練縱向擴展模型訓練。運用自動化管線、模型部署及模型監控等 ML 作業 (MLOps) 功能將模型投入生產環境，並保持良好狀況。
使用新的 OCI Data Science AI 快速操作功能，簡化基礎模型工作
OCI Data Science AI Quick Actions 旨在讓任何人都能輕鬆部署、微調和評估基礎模型。
- 運用基礎模型簡化工作
使用 OCI Data Science AI Quick Actions 部署、微調及評估基礎模型
- OCI Data Science 入門
瀏覽我們的實作實驗室目錄，探索 OCI Data Science 功能。
- 免費試用 OCI Data Science
在 Oracle Cloud 免費試用中，您可以獲得價值 300 美元的免費雲端點數，藉此使用 OCI Data Science。
AI/機器學習參考架構
OCI Data Science 使用案例
醫療照護：病患再住院風險
建立預測模型，以識別風險因素並預測病患出院後再住院的風險。使用病例、健康狀況、環境因素和歷史醫療趨勢等資料，建置可以較低成本提供最佳照護的更強大模型。
零售業：預測客戶生命週期值
使用迴歸技術處理資料，預測未來的客戶支出。檢查過去的交易，並將歷史客戶資料與趨勢、收入水平甚至天氣等資料結合起來，建立機器學習模型，從而確定是否開展行銷活動來留住現有客戶或開發新客戶。
製造：預測性維護
使用感測器資料建置異常偵測模型，以在設備故障發展為更嚴重的問題之前先行發現，或使用預測模型預測零件和機器的生命週期結束。透過機器學習及監控作業指標，增加車輛和機器的正常運作時間。
金融業：詐欺偵測
利用資料科學預防詐騙和金融犯罪。建置機器學習模型，即時識別異常事件，包括詐騙金額或不尋常的交易類型。
