スケーラビリティ

サポート・ベクター・マシン(SVM)のデータのスケール方法を学習します。

非常に大規模なデータセットを扱う場合は通常、サンプリングが必要になります。ただし、Oracle Machine Learning for SQLのSVMでは、それ自体によって、必要に応じて層別サンプリングを使用してトレーニング・データのサイズが縮小されるため、サンプリングは必要ありません。

Oracle Machine Learning for SQLのSVMは非常によく最適化されています。グローバルなソリューションに対して小さなワーキング・セットを最適化することによって、モデルを増分的に作成します。モデルは、現在のワーキング・セットが収束するまでトレーニングされてから、新しいデータに適用されます。このプロセスは、収束条件が満たされるまで繰り返し続行されます。ガウス・カーネルでは、ワーキング・セットの管理にキャッシュ技術が使用されます。