37.1 スコアリングと配置について
スコアリングとは、新しいデータにモデルを適用することです。Oracle Machine Learning for SQLでは、スコアリングはSQL言語関数によって実行されます。
予測のファンクションでは、分類、回帰または異常検出を実行します。クラスタリングのファンクションでは、行をクラスタに割り当てます。特徴抽出のファンクションでは、入力データをより高い順序の予測子セットに変換します。DBMS_DATA_MINING
PL/SQLパッケージでは、スコアリング・プロシージャも使用可能です。
配置とは、ターゲット環境でモデルを使用することです。モデルを作成した後は、最適な結果を得るためにそれらのモデルを配置し、本番環境内でメンテナンスすることが課題となります。 デプロイメントは次のいずれかになります。
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バッチまたはリアルタイム処理によるデータのスコアリング。スコアには、予測、確率、ルールおよびその他の統計を含めることができます。
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モデルの詳細の抽出とレポートの作成。たとえば: クラスタリング・ルール、デシジョン・ツリー・ルール、属性評価モデルの属性のランク付け。
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アプリケーションや業務系システムに機械学習の結果を組み込むことによるデータ・ウェアハウスのビジネス・インテリジェンス・インフラストラクチャの強化。
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モデルを作成したデータベースからスコアリング用データベースへのモデルの移動(エクスポートとインポート)
OML4SQLは、こうした配置シナリオのすべてをサポートします。