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Oracle Machine Learning

ユース・ケースは、OML製品を使用した回帰、分類、クラスタリングなどの機械学習手法の実装のエンドツーエンド例です。

Oracle Machine Learningのユース・ケース

回帰

一般化線形モデル・アルゴリズムを使用して、ボストン地域の持ち家の中央値を予測するモデルを構築します。

分類

ランダム・フォレスト・アルゴリズムを使用して、製品の見込み購入者を識別するモデルを構築します。

クラスタリング

製品の購入履歴に基づいて顧客をセグメント化するモデルを構築します。K-Meansアルゴリズムを使用して母集団をセグメント化し、この問題を解決します。

時系列

指数平滑法アルゴリズムを使用して、次の4四半期の製品の売上を予測するモデルを構築します。

相関ルール

Aprioriアルゴリズムを使用して、顧客の閲覧履歴に基づいてムービー推奨事項を提供するモデルを構築します。

特徴抽出

Non-Negative Matrix Factorizationアルゴリズムを適用して、データ・セットのディメンション数を減らし、後続のモデリングでより適切な機能セットを作成します。