バッチ・スコアリングの例
Oracle Autonomous DatabaseでOracle Machine Learningを使用する場合は、データ・サイエンティストがデータベース内に常駐するデータベース内モデルを構築するので、即時にデプロイされます。たとえば、バッチとリアルタイム・アプリケーションの両方で、データのスコアリングに対するSQL問合せをユーザーが実行するとします。Oracle Machine Learning ServicesまたはOML Servicesでは、Oracle Autonomous Databaseの機械学習モデルのデプロイメントおよびモデル管理がサポートされています。OML Servicesを使用すれば、Oracle Autonomous Databaseを介してホストされたRESTエンドポイント経由で、これらの同じモデルをデプロイして、バッチ・スコアリングを有効にできます。
当初、OML Servicesのスコアリング機能では、同期REST APIを使用したシングルトンおよび小規模なバッチ・スコアリングがサポートされていました。その場合、入力データはペイロードの一部として指定され、出力はレスポンスで返されていました。非同期リクエストが追加されると、データベースに存在するデータの大規模なバッチ・スコアリングが可能になります。データ・ソースとスコアリングの結果がどちらもユーザーのスキーマに残り、データベースでスコアリングが直接実行されるため非常に効率的です。Oracle APEXを使用して作成したアプリケーションなど、他のアプリケーションでこのようなバッチ・スコアの結果を使用すれば、データ・トレンドを視覚化して分析結果を解釈できます。
OML Servicesでは、回帰、分類、クラスタリングおよび特徴抽出モデルのバッチ・スコアリングがサポートされています。次のトピックでは、バッチ・スコアリングの例について説明します: