5.1 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。
予測関数は、分類、回帰または異常検出を実行します。クラスタリング関数は、行をクラスタに割り当てます。特徴抽出関数は、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では、これらのすべての配置シナリオがサポートされます。