カスタム・データ・サイエンス・モデル

「インテリジェンス・ワークベンチ」ページからカスタム・データ・サイエンス・モデルを作成できます。

ノート:

  • この機能を有効にするには、My Oracle Supportでサービス・リクエストを作成してください。

  • カスタム・モデルで使用するアルゴリズムはPythonで作成されている必要があります。それ以外の言語も今後のUnityリリースでサポートされる予定です。

カスタム・データ・サイエンス・モデルの説明

Oracle Unityでは、特定のニーズを満たすカスタムのデータ・サイエンス・モデルおよびアルゴリズムを作成できます。データ・サイエンス・アルゴリズムについてさらに学習します。

カスタム・モデルは次の方法で活用できます。

  • 独自のスコアを使用: トレーニングおよびスコアリングの値は外部で計算されます。スコアリング値をインポートして、Oracle Unity内のデータと一緒に使用できます。

  • 独自の推論を使用: トレーニング値は外部で計算されます。トレーニング値をOracle Unityにインポートして、スコアリング値の計算に使用できます。

  • 独自のモデルの持込み: トレーニング済モデルをOracle Unityにインポートします。Oracle Unity内で再トレーニング後、スコアリング値が再計算されます。

カスタム・データ・サイエンス・モデルのカスタム・アルゴリズムを作成できます。カスタム・アルゴリズムの作成についてさらに学習します。

カスタム・データ・サイエンス・モデルのパラメータ

カスタム・データ・サイエンス・モデルを作成する場合は、モデルに対して次のパラメータを定義する必要があります。

  • アルゴリズム: アルゴリズムは、モデルを実行するコードです。組込み済みのアルゴリズムまたはカスタム・アルゴリズムを選択できます。カスタム・アルゴリズムの作成についてさらに学習します。

  • 問合せ: モデルについて選択した問合せによって、モデル・トレーニングおよびモデル・スコアリング用のデータセットが生成されます。

  • 入力: 入力は、モデル・トレーニングおよびモデル・スコアリングに使用されるUnityデータ・モデルの問合せ属性です。モデル入力は変更できません。

  • 出力: 出力は、モデルの出力値を格納するために使用されるUnityデータ・モデルのデータ・オブジェクトおよび属性です。

カスタム・データ・サイエンス・モデルの作成と使用

カスタム・データ・サイエンス・モデルを作成して使用するには、次のことを行う必要があります。

  1. カスタム・モデルのカスタム・アルゴリズムを作成する必要がある場合は、カスタム・アルゴリズムの作成のステップに従います。それ以外の場合は、次のステップに進みます。

  2. カスタム・データ・サイエンス・モデルの作成のステップに従います。

  3. モデルを作成したら、トレーニング・ジョブおよびスコアリング・ジョブの実行のステップに従います。

モデルを実行して出力値を作成したら、次のことを行うことができます。

データ・サイエンス, データ・サイエンス・モデル, データの分析