Oracle Database新機能

機械学習 - Rの拡張機能

指数平滑法は、1つのパラメータを使用して、将来の値に対する過去のレベルの指数関数的な減少効果をモデル化する移動平均法です。このデータベース内アルゴリズムは、Oracle Machine Learning for RのR APIを介して公開されます。

指数平滑法は、半世紀以上にわたって予測に広く使用されています。戦略的、戦術的および運用レベルで応用できます。R APIの一部として公開されているので、このデータベース内アルゴリズムへのネイティブRアクセスが可能です。

データベース内ニューラル・ネットワーク・アルゴリズムを使用すると、分類および回帰のユース・ケースに対処できます。

ニューラル・ネットワークは、センサー・データに見られるようなノイジーで複雑なパターンを持つデータに適しており、高速スコアリングを提供します。R APIの一部として公開されているので、このデータベース内アルゴリズムへのネイティブRアクセスが可能です。

ランダム・フォレスト・アルゴリズムは、分類のためのアンサンブル学習手法を提供します。

ランダム・フォレストは、その優れた予測精度で人気のある分類アルゴリズムです。Oracle Machine Learning for RのR APIを使用して、このデータベース内アルゴリズムを使用できるようになりました。

XGBoostは、分類と回帰の両方をサポートするスケーラブルな勾配ブースティング木アルゴリズムです。データベース内実装では、XGBoost Gradient Boostingオープン・ソース・パッケージを使用できます。

XGBoostは、その高い予測精度と機械学習手法の生存分析のサポートにより人気のある分類および回帰アルゴリズムです。R APIの一部として公開されているので、このデータベース内アルゴリズムへのネイティブRアクセスが可能です。