2 Oracle Machine Learning for Pythonについて

次の各トピックでは、Oracle Machine Learning for Python (OML4Py)、およびPythonユーザーにとってのその利点について説明します。

• Oracle Machine Learning for Pythonとは
  Oracle Machine Learning for Python (OML4Py)は、Oracleのインデータベース機械学習アルゴリズムにPython APIを提供し、データが存在する場所で直接、スケーラブルで高パフォーマンスのモデルの構築およびスコアリングを可能にします。また、OML4Pyは、Oracle AI Databaseに格納されているデータまたはOracle AI Databaseを介してアクセス可能なデータに対するデータ変換や統計分析、機械学習分析、グラフィカル分析をサポートしています。データベースによって生成および制御されるPythonエンジンを通し、必要に応じて組込みデータ・パラレル処理およびタスク・パラレル処理を利用して、ユーザー定義Python関数を実行できます。この埋込み実行機能により、SQLから、またAutonomous DatabaseではRESTからユーザー定義関数をコールできます。OML4Pyは、アルゴリズムおよび特徴の選択とモデルのチューニングおよび選択のための自動化された機械学習(AutoML)もサポートしています。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、組込み機能をさらに拡張できます。
• Oracle Machine Learning for Pythonの利点
  Oracle Machine Learning for Python (OML4Py)は、Oracleのインデータベース機械学習アルゴリズムにPython APIを提供し、データが存在する場所で直接、スケーラブルな分析およびモデリングを可能にします。AutoML、埋込みPython実行、インデータベース・モデルの格納およびスコアリングにより、データの移動を最小限に抑え、セキュリティを確保し、ワークフローを合理化します。
• 使い慣れたPython関数および構文を使用したデータベース表およびビューの操作
  透過層クラスを使用すると、使い慣れたPython関数および構文を使用して、データベース表およびビューを操作できます。たとえば、データベース・データにマップするDataFrameプロキシ・オブジェクトを使用すると、高パフォーマンスのコンピュート・エンジンとしてデータベースを使用して、データベースで実行されるSQLを透過的に生成するオーバーロードされたPandas関数を呼び出せます。
• OML4PyのPythonコンポーネントおよびライブラリについて
  Oracle Machine Learning for Python (OML4Py)には、Pythonのインストール、指定されたPythonライブラリおよびOML4Pyコンポーネントが必要です。