2.1 Oracle Machine Learning for Pythonとは

Oracle Machine Learning for Python (OML4Py)では、Oracleデータベースに格納されているデータまたはPython APIを使用してOracleデータベースを介してアクセス可能なデータに対して、データ変換や統計分析、機械学習分析、グラフィカル分析のためのPythonコマンドを実行できます。OML4Pyは、データベースによって生成および制御されるPythonエンジンと、オプションの組込みデータ・パラレル処理およびタスク・パラレル処理によって、ユーザー定義のPython関数の実行をサポートします。この埋込み実行機能によって、SQLからおよびADB、RESTでユーザー定義関数を呼び出せます。OML4Pyは、自動化された機械学習(AutoML)における、アルゴリズム選択および特徴選択とモデルのチューニングと選択をサポートします。Pythonエコシステムのサード・パーティ・パッケージを使用して、Python付属の機能を拡張できます。

OML4Pyは、PythonユーザーがPython構文を使用してデータベース表およびビューのデータを操作できるようにするPythonモジュールです。OML4Pyの関数およびメソッドは、データベース内で実行できるように、選択したPython関数のセットをSQLに透過的に変換します。

OML4Pyは、次のOracleデータベース環境で使用できます。

• OML4Pyは、Oracle Autonomous DatabaseでOracle Machine Learning NotebooksのPythonインタプリタを介して使用できます。詳細は、Oracle Machine Learning Notebooksの使用のデータ分析およびデータ視覚化のためのNotebooksスタート・ガイドを参照してください。

• オンプレミスOracle DatabaseインスタンスのOML4PyへのOML4Pyクライアント接続。

  この環境では、Python、必要なPythonライブラリおよびOML4Pyサーバー・コンポーネントをデータベースにインストールし、OML4Pyクライアントをインストールする必要があります。オンプレミス・データベース用のOML4Pyのインストールを参照してください。

OML4Pyは、大量のデータと少量のデータの両方に関連する問題に対応するように設計されており、Pythonをデータベースと統合します。OML4Pyでは、次のことができます。

• オーバーロードされたPython関数を実行し、SQLについて学習することなく、ネイティブPython構文を使用してデータベース内データを操作する。

• 自動化された機械学習(AutoML)を使用して、自動化されたアルゴリズム選択と特徴選択、およびモデルのチューニングと選択により、ユーザーの生産性と機械学習の結果を向上させる。

• Embedded Python Executionを使用して、データベース環境によって生成および管理されるPythonエンジンでユーザー定義Python関数を実行する。ユーザー定義関数およびデータは、必要に応じて、またデータ・パラレル実行およびタスク・パラレル実行が有効な場合に、エンジンに自動的にロードされますデータベースの並列性とスケーラビリティを利用してデータの準備および機械学習を自動化する、ユーザー定義Python関数および機械学習モデルを開発、改良およびデプロイする。

• ナチュラルPythonインタフェースを使用して、データベース内機械学習モデルを構築します。