『Oracle Machine Learning for SQL概要』のこのリリースでの変更点

Oracle Machine Learning for SQL概要のこのリリースでの変更点。

Oracle Machine Learning for SQL 20cでの変更点

Oracle Database 20c向けのOracle Machine Learning for SQL概要での変更点。

20cの新機能

Oracle Database 20cで新しく導入されたOracle Machine Learning for SQL機能です。

新しいアルゴリズム

• MSET-SPRT

  多変量状態推定技術-逐次確率比検定(MSET-SPRT)アルゴリズムは、重要プロセスの監視用に設計された、非線形の、ノンパラメトリックな異常検出機械学習手法です。これは微妙な異常を検出する一方で、生成される不適切警告を最小限に抑えます。

  このアルゴリズムは、監視対象シグナルの通常の操作シーケンスからの入手可能な履歴データに基づいて、予期される動作を調整します。学習したシステム動作は、その後、予期される正常動作を取得する永続的なOracle Machine Learning for SQL MSET-SPRTモデルに組み込まれ、異常動作の検出のために新規レコードに適用できます。

• XGBoost

  XGBoostは、XGBoostオープン・ソース・パッケージを利用可能にする、回帰および分類の機械学習アルゴリズムです。Oracle Machine Learning for SQLのXGBoostは、トレーニング・データを準備し、XGBoostを起動し、モデルを作成して保持し、予測のためにモデルを適用します。

新しいアルゴリズム設定

Adam最適化ソルバー

Adamは、ミニバッチ最適化を使用する確率的勾配降下の拡張機能です。Adamソルバーでは、確認するデータがL-BFGSソルバーよりも少なくなることにより、進行速度が向上する可能性があります。Adamは、メモリー要件が少なく、計算効率が高いため、データまたはパラメータ(あるいはその両方)の観点から大きな問題に特に適しています。

機能拡張

ニューラル・ネットワーク・アルゴリズム設定

ニューラル・ネットワーク・アルゴリズム設定NNET_ACTIVATIONSは、値NNET_ACTIVATIONS_RELUを受け入れるようになりました。正規化線形ユニットは、大きなニューラル・ネットワークでの勾配消失問題に対応する、深層学習モデル用の一般的に使用される活性化関数です。

このアルゴリズムには新しい設定DMSSET_NN_SOLVERがあり、これにより、最適化の方法(L-BFGSまたはAdam)を指定します。

NNET_NODES_PER_LAYER設定とNNET_ACTIVATIONS設定では、非表示になっている各層に後で適用される、単一の値を指定できるようになりました。

NNET_ITERATIONS設定には、LBFGSソルバーのデフォルト値が含まれていましたが、Adamソルバーのデフォルト値も含まれるようになりました。それらのデフォルト値はソルバーごとに異なります。