2.1 Oracle Machine Learningのモデルについて

機械学習モデルとは、機械学習手法を実行するデータベース・スキーマ・オブジェクトのことです。

すべてのスキーマ・オブジェクトと同様に、機械学習モデルへのアクセスは、データベース権限によって制御されます。モデルはエクスポートとインポートが可能です。コメントがサポートされており、Oracle Database監査システムで追跡できます。

機械学習モデルは、DBMS_DATA_MINING PL/SQLパッケージのCREATE_MODEL2またはCREATE_MODELプロシージャによって作成されます。モデルは特定の機械学習手法に対して作成され、その機能を実行するために特定のアルゴリズムを使用します。機械学習機能とは、解決する機械学習の問題のクラスを表す用語です。機械学習手法の例としては、回帰、分類、属性評価、クラスタリング、異常検出および特徴選択が挙げられます。OML4SQLでは、機械学習手法ごとに1つ以上のアルゴリズムをサポートしています。

CREATE_MODEL2プロシージャでは、機械学習手法とともに、モデルのアルゴリズムおよびその他の特性を指定できます。CREATE_MODELでは、設定表を指定して、モデルのアルゴリズムやその他の特性を指定できます。設定には、一般的な設定と、機械学習手法およびアルゴリズムに固有の設定があります。

ノート:

ほとんどのタイプの機械学習モデルは、データのスコアリングに使用できます。ただし、モデルを適用せずにデータをスコアリングすることもできます。動的スコアリングと予測分析では、ユーザーが提供するモデルなしでスコアリング結果を戻します。この場合、表示されない一時モデルを作成して適用します。