33.1 Oracle Machine Learningモデルについて

機械学習のモデルとは、機械学習ファンクションを実行するデータベース・スキーマ・オブジェクトのことです。

すべてのスキーマ・オブジェクトと同様に、機械学習モデルへのアクセスは、データベース権限によって制御されます。モデルはエクスポートとインポートが可能です。コメントがサポートされており、Oracle Database監査システムで追跡できます。

機械学習モデルは、DBMS_DATA_MINING PL/SQLパッケージのCREATE_MODELプロシージャによって作成されます。モデルは特定の機械学習ファンクションに対して作成され、そのファンクションを実行するために特定のアルゴリズムを使用します。機械学習ファンクションとは、解決する機械学習の問題のクラスを表す用語です。機械学習ファンクションの例としては、回帰、分類、属性評価、クラスタリング、異常検出および特徴選択が挙げられます。OML4SQLでは、機械学習ファンクションごとに1つ以上のアルゴリズムをサポートしています。

CREATE_MODELプロシージャで、機械学習ファンクションとともに設定表を指定すると、モデルのアルゴリズムおよびその他の特性を指定できます。設定には、一般的な設定と、機械学習ファンクションおよびアルゴリズムに固有の設定があります。

ノート:

ほとんどのタイプの機械学習モデルは、データのスコアリングに使用できます。ただし、モデルを適用せずにデータをスコアリングすることもできます。動的スコアリングと予測分析では、ユーザーが提供するモデルなしでスコアリング結果を戻します。この場合、表示されない一時モデルを作成して適用します。