1 Oracle Machine Learning for Pythonのこのリリースでの変更点

Oracle Database 23ai用の『Oracle Machine Learning for Pythonユーザーズ・ガイド』での変更点を説明します。

23aiでの新機能

表1-1 新機能

機能	説明
データベース内機械学習のNon-Negative Matrix Factorizationアルゴリズム、指数平滑法アルゴリズムおよびXGBoostアルゴリズムのサポート。	データベース内アルゴリズムを使用する、パッケージ内の新しい関数を次に示します: oml.nmf: Non-Negative Matrix Factorizationモデル oml.esm: 指数平滑法モデル oml.xgb: XGboostモデル
日付、時間および整数を操作するためのデータ型のサポート。	OML4Pyでは、次のデータ型がサポートされます。 oml.Datetime: 日付を作成します。 oml.Timezone: hour、minute、second、microsecondおよびtzoneを含む、時間とタイムゾーンを作成します。 oml.Timedelta: 単純な算術演算を実行します。 oml.Integer: 整数データ型を表します。

事前トレーニング済モデルからONNX形式への変換

Oracle Machine Learning for Pythonでは、ONNX形式のモデルがサポートされています。詳細は、「事前トレーニング済モデルからONNX形式への変換」を参照してください。

トピック:

次のトピックでは、23aiで追加された新機能について説明します。

• 23aiでの新機能
  Oracle Machine Learning for Python: Oracle Database 23aiでの新機能を示します。