HeatWave AutoML

Oracle HeatWave AutoML ofrece aprendizaje automático (ML) integrado, automatizado y seguro, ayudándole a crear, entrenar y explicar modelos de ML sin conocimientos de ML, movimiento de datos ni costos adicionales. Está disponible en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure.

Mira la repetición de la presentación de Oracle CloudWorld del arquitecto corporativo jefe Edward Screven: "Build Generative AI Applications-Integrated and Automated with HeatWave GenAI".

¿Por qué utilizar HeatWave AutoML?

  • Crea aplicaciones más rápidamente con ML integrado

    Elimina los movimientos de datos complejos y laboriosos a un servicio de aprendizaje automático independiente con aprendizaje automático integrado. Aplica fácilmente entrenamiento, inferencia y explicación de aprendizaje automático a los datos almacenados en MySQL Database o en el almacenamiento de objetos.

  • Democratiza el aprendizaje automático

    Automatiza el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la selección de algoritmos, el muestreo inteligente de datos para el entrenamiento de modelos, la selección de funciones y la optimización de hiperparámetros. No se requiere experiencia en ML.

  • Soporte de seguridad de datos

    Mantén tus datos en un solo sistema de gestión de datos con una única configuración de seguridad y controles de acceso centralizados. Todos los comunicados se autentican y cifran.

  • Obtén resultados más precisos a un menor costo

    Entrena modelos de aprendizaje automático más rápido, lo que te permite volver a entrenar modelos con más frecuencia y obtener resultados más precisos.

Funciones clave de HeatWave AutoML

Funciones de aprendizaje automático completas

HeatWave AutoML soporta tareas del sistema de detección, previsión, clasificación, regresión y recomendación de anomalías, incluidas las columnas de texto.

Sistema de recomendación incorporado

Al considerar tanto los comentarios implícitos (como las compras pasadas y el comportamiento de navegación) como los comentarios explícitos (como las calificaciones y los gustos), el sistema de recomendación HeatWave AutoML puede ayudar, por ejemplo, a generar sugerencias personalizadas para la siguiente compra.

Modelos de aprendizaje automático explicables

Todos los modelos entrenados por HeatWave AutoML son explicables. HeatWave AutoML ofrece predicciones con una explicación de los resultados, brindándote confianza, equidad y cumplimiento normativo.

Detección de cambios de datos

La detección de cambios de datos ayuda a los analistas a determinar cuándo volver a entrenar los modelos mediante la detección de las diferencias entre los datos utilizados para el entrenamiento y los nuevos datos entrantes.

Consola interactiva

La consola interactiva permite a los analistas de negocios crear, entrenar, ejecutar y explicar modelos de aprendizaje automático mediante una interfaz visual. No es necesario conocer comandos SQL ni código. También pueden explorar fácilmente escenarios hipotéticos para evaluar suposiciones de negocio.

Integrado con herramientas populares

Además, HeatWave AutoML incorpora notebooks, populares, como Jupyter y Apache Zeppelin.

Historias de éxito de los clientes de HeatWave AutoML

Casos de uso de HeatWave AutoML

Los analistas y desarrolladores empresariales sin experiencia en aprendizaje automático pueden utilizar HeatWave AutoML para ayudar a predecir la rotación de clientes. El ciclo del aprendizaje automático es automatizado y los datos no salen de la base de datos, lo que ayuda a reducir los riesgos de seguridad. Una vez creado, el modelo puede predecir la probabilidad de abandono del cliente.


Diagrama de predicción de abandono de clientes, descripción a continuación:

El usuario afirma que su caso de uso es "Necesito la capacidad de predecir la rotación de clientes". A continuación, puede aprovechar fácilmente la automatización de HeatWave AutoML para crear un modelo de aprendizaje automático de clasificación, que es adecuado en este caso. Posteriormente, el usuario puede utilizar el modelo de aprendizaje automático, por ejemplo, preguntando: "¿Qué probabilidad tiene este cliente de abandonar?" y obteniendo la respuesta "La probabilidad de que este cliente abandone es del 72%".



Los analistas y desarrolladores empresariales sin experiencia en aprendizaje automático pueden utilizar HeatWave AutoML para ayudar a predecir la rotación de clientes. El ciclo del aprendizaje automático es automatizado y los datos no salen de la base de datos, lo que ayuda a reducir los riesgos de seguridad. Una vez desarrollado, el modelo puede predecir la probabilidad de fraude asociado con las transacciones.


Detectar diagrama de transacciones fraudulentas, descripción a continuación:

El usuario afirma que su caso de uso es "Necesito detectar transacciones potencialmente fraudulentas". A continuación, puede aprovechar la automatización de HeatWave AutoML para crear un modelo de aprendizaje automático de clasificación, que es adecuado en este caso. Posteriormente, el usuario puede usar el modelo ML, por ejemplo preguntando: "¿Cuál de estas transacciones es probable que sea fraudulenta?" y obteniendo la respuesta "Aquí están las transacciones identificadas como potencialmente fraudulentas con probabilidades asociadas".



Los desarrolladores pueden desarrollar aplicaciones aprovechando la potencia combinada del aprendizaje automático integrado y la IA generativa en HeatWave para ofrecer recomendaciones personalizadas. En este ejemplo, la aplicación utiliza el sistema de recomendación HeatWave AutoML para ayudar a sugerir restaurantes en función de las preferencias del usuario o del pedido anterior del usuario. Con HeatWave Vector Store, también puede buscar a través de los menús de los restaurantes en formato PDF para sugerir platos específicos a los clientes.


RAG mejorado con diagrama de aprendizaje automático, descripción a continuación:

Un usuario pregunta a través de HeatWave Chat "¿Qué platos veganos me sugieres hoy?". En primer lugar, el sistema de recomendación HeatWave AutoML sugiere una lista de restaurantes en función de lo que el usuario solicitó anteriormente. A continuación, HeatWave Vector Store proporciona un aviso aumentado al LLM basado en los menús de los restaurantes que alberga. El LLM puede generar una recomendación personalizada de platos en lenguaje natural.



Descubre lo que opinan algunos de los principales analistas del sector sobre HeatWave AutoML

  • Logotipo de Constellation Research

    HeatWave: el camino correcto para el aprendizaje automático Al incorporar el aprendizaje automático a los datos con HeatWave AutoML de una forma automatizada y rentable, HeatWave acelera la adopción de esta tecnología".

    Holger Mueller
    vicepresidente y analista principal, Constellation Research
  • Logotipo de Futurum Group

    "HeatWave AutoML en la base de datos hace que Redshift ML se vea como tecnología obsoleta en términos de ingeniería, rendimiento y costo".

    Ron Westfall
    Analista sénior y director de investigación, Futurum Group
  • Logo de Moor Insights & Strategy

    "Creo que la automatización incorporada en HeatWave AutoML hará que sea tangiblemente más fácil de usar para los clientes, extendiendo el aprendizaje automático más allá del ámbito de los científicos de datos".

    Matt Kimball
    Vicepresidente y analista principal, Moor Insights & Strategy
  • Logotipo de Enterprise Strategy Group

    "Con HeatWave AutoML, el aprendizaje automático se democratiza, es rápido, utiliza datos actualizados y cuesta menos que otros servicios de bases de datos en la nube".

    Mike Leone
    Director de prácticas, análisis de datos e IA, Enterprise Strategy Group

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