サポートされている機能と例

OML Servicesでは、REST APIを介してデータベース内OMLモデル、およびサードパーティのOpen Neural Networks Exchange (ONNX)形式の機械学習モデルの両方についてデータ・バイアス検出とデータ・バイアス軽減、データ・モニタリング、モデル・モニタリング、モデル・デプロイメント、モデル・ライフサイクル管理をサポートするように、OML機能が拡張されています。

Oracle Machine Learning ServicesのREST APIを使用して実行できる例をいくつか示します。

サポートされている機能	例
データ・バイアス検出とデータ・バイアス軽減のサポート: OML Services REST APIのdata_bias APIを使用して、データにおけるバイアスを検出し、内在するバイアスを軽減します。	Oracle Machine Learning Services REST APIで、データ・バイアス検出とデータ・バイアス軽減がサポートされるようになりました。データにおける複数のタイプのバイアスを検出するための、data_bias APIが用意されています。 data_bias APIでは、よく理解されているバイアス・メトリックに基づいて、データに存在するバイアスの度合いを示す統計が生成されます。このバイアスは、母集団内の特定のグループに影響を与える場合があります。このAPIを使用すると、機械学習モデルのライフサイクルの早期にバイアスを識別できます。 data_bias APIでは、複数のタイプのデータ・バイアスを識別するための情報と、このようなバイアスの軽減に役立つ情報も提供されます。たとえば、機械学習プロセスのデータ準備段階の間に取り入れられた可能性があるバイアスに対処するために、複数のリウェイト方法を使用して、データにおけるバイアスを軽減できます。 詳細は、次の場所を参照してください。 データ・バイアス検出の使用 データ・バイアス検出 - 例
データベース内モデルをOMLリポジトリに直接エクスポート: OMLサービスREST APIを使用して、デプロイメントおよびスコアリングのためにデータベース内機械学習モデルをOMLリポジトリに直接エクスポートします。	Oracle Machine Learning ServicesのREST APIでは、デプロイメントおよびスコアリングのために機械学習モデルをデータベースからOMLリポジトリに直接エクスポートできるようになりました。POST/v1/modelsエンドポイントでは、json入力もサポートされており、リポジトリに直接エクスポートするデータベース内モデルの名前を指定できます。 詳細は、「Oracle Machine Learningモデルの使用」を参照してください
認識イメージ機能のサポート: OMLサービスREST APIを使用して、イメージ分類を操作し、入力イメージの特徴抽出スコアリング結果を取得します。	Oracle Machine Learning ServicesのREST APIは、次の認識イメージ機能をサポートするように拡張されています: イメージ分類とそれぞれの確率 ミニ・バッチ機能の使用による複数のイメージのイメージ分類(それぞれの確率も) イメージの特徴抽出結果 この機能では、事前構築済のONNXイメージ・モデルが使用され、新しいREST APIエンドポイントでサポートされています: /omlmod/v1/cognitive-image/classification /omlmod/v1/cognitive-image/feature-extraction 詳細は、次の場所を参照してください。 認識イメージ機能の使用 base64でエンコードされた文字列を含むミニ・バッチのスコアリング
Oracle Machine Learningモデル: ネイティブのデータベース内OMLモデルとサードパーティのOpen Neural Networks Exchange (ONNX)機械学習モデルの両方のモデル・デプロイメントとモデル・ライフサイクル管理にOML Services REST APIを使用します。	これらの例では、保存済モデルのリストの取得、モデル名、バージョンおよびネームスペースでフィルタされたモデル・リストの取得、モデルの格納、モデル・スコアリング・エンドポイントの作成、モデル・エンドポイント詳細の取得、モデル情報の取得、モデル・メタデータの取得、モデル・スコアリングREST APIの取得などを行う方法を示します。 詳細は、次の場所を参照してください。 デプロイメントのユースケース: Oracle Machine Learningモデルのデプロイ ONNX形式モデルのデプロイ ONNX形式モデルの仕様 例: Oracle Machine Learningモデルの使用 ONNX形式モデルの使用 ONNXイメージ・モデルの使用
バッチ・スコアリング: OML Services REST APIで、非同期REST APIの一貫性セットを使用して、Oracle Machine LearningモデルおよびOracle Autonomous DatabaseのONNXフォーマット・モデルに対してバッチ・スコアリング・ジョブを実行します。	これらの例は、回帰モデル、分類モデル、クラスタリング・モデルおよび特徴抽出モデルを使用してバッチ・スコアリング・ジョブを実行する方法を示しています。 バッチ・スコアリングの操作 バッチ・スコアリングの例
データ・モニタリング: OML Services REST APIを使用して、データをモニターし、時間の経過に伴うデータの進化を評価します。これは、データのトレンドおよび多変量依存関係に関するインサイトを得るのに役立ちます。また、データ・ドリフトに関する早期警告にもなります。	この例では、時間の経過とともに進化するデータをモニターする方法を示します。この例は、データ・モニタリング・ジョブの作成と発行、ジョブ詳細の表示、およびデータ・モニタリング・ジョブの更新、有効化または削除など、様々な処理を実行するステップを示しています。 データ・モニタリングの例
モデル・モニタリング: OML Services REST APIを使用して、機械学習モデルをモニターします。モデル予測の品質を長期間モニターできるので、根本的な原因に関するインサイトを得るのに役立ちます。	この例は、機械学習モデルをモニターする方法を示しています。この例は、モデル・モニタリング・ジョブの作成と発行、ジョブ詳細の表示、およびモデル・モニタリング・ジョブの更新、有効化または削除など、様々な処理を実行するステップを示しています。 モデル・モニタリングの例
認識テキスト機能: 認識テキスト機能は、モデル・リポジトリおよびモデル・デプロイメントと同様に、Oracle Machine Learning Servicesのコンポーネントです。Oracle Machine Learning Servicesでは、REST APIを介して認識テキスト機能がサポートされています。	これらの例では、モデル・エンドポイントのリストを取得し、最も関連性の高いテキスト・キーワードを返し、テキスト・サマリーを返し、テキスト・センチメントを返し、最も関連性の高いテキスト・トピックを返し、テキストの類似度を返し、テキスト文字列の数値特徴を返す方法を示します。 認識テキスト機能の使用