1.1 Oracle Machine Learning for SQLのAPIの特徴

OML4SQLのアプリケーション・プログラミング・インタフェース(API)の利点について学習します。

機械学習は、多くのアプリケーション・ドメインで有益なテクノロジです。これは、業務を最適化して競争力を維持するためのツールとして、民間部門で徐々に欠かせないものになってきました。また、公共部門や科学研究でも重要な機械学習のアプリケーションがあります。ただし、機械学習のアプリケーション開発の複雑さ、および大規模なデータ・ストアの管理や保護に付きものの複雑さによって、機械学習テクノロジの採用が制限される場合があります。

OML4SQLは、これらの課題に対処するために最適です。機械学習エンジンがデータベース・カーネルに実装され、データの管理と保護にはOracle Databaseの堅牢な管理機能を使用できます。幅広い機械学習のアルゴリズムとプロシージャがサポートされ、APIには機械学習アプリケーションの開発を簡素化する機能もあります。

OML4SQLのAPIは、Oracle SQL (Oracle Databaseのネイティブ言語)に対する拡張機能で構成されています。このAPIには、次の利点があります。

  • SQL問合せのコンテキスト内のスコアリング。スコアリングは動的に実行することも、機械学習モデルの適用により実行することもできます。

  • 自動データ準備(ADP)と組込み変換。

  • モデルの透過性。アルゴリズム固有の問合せでは、モデルの作成に使用された属性に関する詳細が戻されます。

  • スコアリングの透過性。予測、クラスタリングまたは特徴抽出の操作に関する詳細をスコアとともに戻すことができます。

  • 予測分析を実行するためのシンプルなルーチン。

  • Oracle SQL Developer内のワークフローベースのグラフィカル・ユーザー・インタフェース(GUI)。SQL Developerは次のサイトから無料でダウンロードできます。

    Oracle Data Miner

ノート:

このパブリケーションの例は、GitHubで入手できるOML4SQLの例が使用されています。例の詳細は、OML4SQLの例についてを参照してください。