実行する処理

複数の機械学習手法("マイニング機能"とも呼ばれる)は、Oracle DatabaseとOracle Autonomous Databaseを介して使用できます。ビジネス上の問題に応じて、適切なマイニング機能またはマイニング機能の組合せを特定し、ソリューションを最も効果的にサポートする1つ以上のアルゴリズムを選択できます。

一部のマイニング機能では、複数のアルゴリズムから選択することも可能です。特定の問題については、ある手法またはアルゴリズムが他のものより適していたり、複数のアルゴリズムを使用して問題を解決できることもあります。

次の図は、Oracle DatabaseおよびOracle Autonomous Databaseで利用できる機械学習手法の選択方法についての基本的な考え方を示しています。

図1-1 機械学習手法

「図1-1 機械学習手法」の説明

OMLは、分類、回帰、クラスタリング、特徴抽出、異常検出、相関(マーケット・バスケット分析)、時系列などの様々な機械学習手法を実行するために一連の幅広いインデータベース・アルゴリズムを提供することで、Oracle Database内で機械学習機能を提供します。その他に、属性重要度、行重要度、ランキングなどの手法もあります。OMLでは、Oracle Databaseの組込み機能を使用して、スケーラビリティ、改良済メモリーおよびパフォーマンスを最大化します。また、OMLはPython、Rなどのオープン・ソース言語と統合されています。RとPythonのオープン・ソース・パッケージを使用すると、OML4PyとOML4Rからの埋込み実行と組み合せて、この一連の手法およびアルゴリズムを拡張できます。