データベース内機械学習の概要

OMLにより、Oracle Database内に強力かつ最先端の機械学習機能が提供されます。データベース内の並列化されたアルゴリズムにより、データはデータベースの制御下に置かれます。別の機械学習エンジンにデータを抽出する必要はありません。抽出した場合、データ・アクセスに遅延が生じ、データの安全性、保存性、最新性に懸念が生じます。

それらのアルゴリズムは高速かつスケーラブルであり、アルゴリズム固有の自動データ準備をサポートしており、バッチまたはリアルタイムでスコアリングできます。OMLを使用すると、予測的かつ記述的な機械学習アプリケーションを作成してデプロイすることや、高い知能を備えた機能を既存のアプリケーションに追加することや、データ調査のための予測問合せを生成することができます。OMLでは、データのスコアリング時に説明的な予測詳細が提供されるため、ユーザーが、個々の予測が行われた理由を把握できます。

OMLでは、様々な機械学習タスクを実行するためのデータベース内アルゴリズムの包括的なセットが提供されます(分類、回帰、異常検出、特徴抽出、クラスタリング、マーケット・バスケット分析など)。これらのアルゴリズムは、標準的なケース・データ、トランザクション・データ、スター・スキーマおよび非構造化テキスト・データに対して機能します。OMLは、非常に大規模なデータセットの分析に、他に類を見ないほど適しています。

Oracle Machine Learning for SQLは、Oracle Machine Learning for RおよびOracle Machine Learning for Pythonとともに、いくつかある機能の中でも特に、データベース内機械学習のための強力なAPIを提供するOracle Machine Learningのコンポーネントです。