Uso de modelos de aprendizaje automático de Oracle en Oracle Analytics

Puede registrar y utilizar modelos de aprendizaje automático de Oracle de Oracle Database o de Oracle Autonomous Data Warehouse para puntuar los datos en Oracle Analytics. Utilice el editor de flujos de datos para aplicar los modelos de aprendizaje automático a los datos.

Oracle Analytics le permite crear aprendizaje automático en sus aplicaciones sin tener la especialización como científico de datos.

Temas:

¿Cómo puedo usar los modelos de aprendizaje automático de Oracle en Oracle Analytics?

Oracle Analytics le permite registrarse y utilizar modelos de aprendizaje automático de Oracle de Oracle Database o de Oracle Autonomous Data Warehouse.

Al usar los modelos de aprendizaje automático de Oracle con Oracle Analytics aumenta en gran medida el nivel de análisis predictivo que puede realizar en los juegos de datos, ya que los datos y el modelo residen en la base de datos, la puntuación de los datos se realiza en la base de datos y el juego de datos resultante se almacena en la base de datos. Esto le permite usar el motor de ejecución de aprendizaje automático de Oracle para puntuar juegos de datos de gran tamaño.

Puede registrar y utilizar modelos de aprendizaje automático de Oracle desde estos orígenes de datos de bases de datos:

Oracle Autonomous Data Warehouse
Oracle Database

En Oracle Analytics, puede registrar cualquiera de los modelos de aprendizaje automático de Oracle de la base de datos en las clases de minería Clasificación, Regresión, Clusters, Anomalía o Extracción de funciones que se han creado mediante Oracle Machine Learning para la API de SQL (OML 4SQL). Sus permisos de base de datos y roles de usuario de Oracle Analytics determinan los modelos de aprendizaje automático de Oracle que tenga disponibles para su registro y uso.

También puede crear modelos predictivos en Oracle Analytics.

Registro de los modelos de aprendizaje automático de Oracle en Oracle Analytics

Los modelos de aprendizaje automático de Oracle se deben registrar en Oracle Analytics si desea usarlos posteriormente para realizar predicciones de los datos. Puede registrar y usar modelos que residan en sus orígenes de datos de Oracle Database o de Oracle Autonomous Data Warehouse.

En la página Inicio, haga clic en Menú de página, Registrar modelo/función y en Modelos de aprendizaje automático.
Esta opción está disponible para los usuarios con el rol Administrador de servicio de BI o Autor de contenido de DV.
En el cuadro de diálogo Registrar un modelo de aprendizaje automático, seleccione una conexión.
En el cuadro de diálogo Selección de un modelo que registrar, aparecen los modelos de aprendizaje automático de Oracle de la base de datos en las clases de minería Clasificación, Regresión, Clusters, Anomalía o Extracción de funciones que se han creado mediante Oracle Machine Learning para la API de SQL (OML 4SQL).
Si es necesario, haga clic en Crear conexión para crear una conexión al origen de datos de Oracle Database o de Oracle Autonomous Data Warehouse que contiene el modelo de aprendizaje automático de Oracle que desee usar.
En el cuadro de diálogo Seleccionar un modelo que registrar, haga clic en el modelo que desee registrar y revise la información del modelo. Por ejemplo, la clase y el algoritmo de modelo usados para crear el modelo, el destino que predice el modelo, las columnas en las que se entrena el modelo, las predicciones del modelo y los parámetros.
Haga clic en Registrar.
En la página inicial, haga clic en Navegador y, a continuación, en Aprendizaje automático para confirmar que el modelo se ha importado correctamente.

Inspección de modelos de aprendizaje automático de Oracle registrados

Puede acceder y a la información sobre modelos de aprendizaje automático de Oracle que ha registrado en Oracle Analytics y revisarla.

Temas:

Visualización de los detalles de un modelo registrado

Vea la información detallada de un modelo de aprendizaje automático de Oracle, que le ayuda a entender el modelo y a determinar si es adecuado para la predicción de los datos. Los detalles del modelo incluyen la clase, el algoritmo, las columnas de entrada, las columnas de salida y los parámetros del modelo.

Al registrar un modelo, se incluye la información detallada. Esta información se obtiene de una base de datos Oracle o de una instancia de Oracle Autonomous Data Warehouse.

En la página inicial, haga clic en Navegador y, a continuación, en Aprendizaje automático.
Haga clic en el separador Modelos.

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Pase el cursor por encima del modelo que desea ver, haga clic en Acciones y, a continuación, seleccione Inspeccionar.
Haga clic en Detalles para ver la información del modelo.

¿Qué son las vistas de un modelo registrado?

Cuando se crea un modelo de aprendizaje automático de Oracle, se generan vistas que contienen información específica sobre el modelo y estas se almacenan en la base de datos. Utilice Oracle Analytics para acceder a una lista de vistas del modelo y, a continuación, cree juegos de datos que pueda utilizar para visualizar la información contenida en las vistas.

Las vistas contienen información sobre el modelo registrado, como las estadísticas del modelo, la distribución del valor de destino y la configuración del algoritmo. El número y el tipo de vistas creadas vienen determinados por el algoritmo del modelo. De ese modo, un modelo creado a partir del algoritmo Naive Bayes tiene un juego de vistas, y un modelo creado a partir del algoritmo Árbol de decisión tiene un juego de vistas diferente. Por ejemplo, estas son algunas de las vistas generadas para un modelo de árbol de decisión:

Matriz de costos de puntuación: describe la matriz de puntuación para los modelos de clasificación. La vista contiene actual_target_value, predicted_target_value y cost.
Pares de nombres-valor globales: describe las estadísticas globales relacionadas con el modelo, como el número de filas utilizadas en la creación del modelo y el estado de la convergencia.
Estadísticas de árbol de decisión: describe las estadísticas asociadas a nodos individuales en el árbol de decisión. Las estadísticas incluyen un histograma de destino para los datos en el nodo. Para cada nodo del árbol, la vista tiene información sobre el soporte para predicted_target_value, actual_target_value y node.

El nombre de cada vista es único; por ejemplo DM$VCDT_TEST. El formato utilizado para generar nombres de vista es DM$VAlfabeto_Nombre de modelo donde:

DM$V: representa un prefijo para las vistas generadas a partir de un modelo registrado.
Alfabeto: representa un valor que indica el tipo de modelo de salida. Por ejemplo, C indica que el tipo de vista es Matriz de costos de puntuación, y G indica que el tipo de vista es Pares de nombres-valor globales.
Nombre de modelo: contiene el nombre del modelo de aprendizaje automático de Oracle registrado y su vista. Por ejemplo, DT_TEST.

Para obtener más información sobre las vistas, consulte la documentación de su versión de base de datos Oracle.

Oracle Analytics proporciona una lista de las vistas de cualquier modelo registrado. Sin embargo, solo puede acceder y visualizar las vistas de Oracle Database 12c versión 2 o posterior. Si está trabajando con una versión anterior de Oracle Database, no podrá utilizar Oracle Analytics para acceder a las vistas y visualizarlas.

Visualización de la lista de vistas de un modelo registrado

Las vistas de un modelo registrado se almacenan en la base de datos, pero puede utilizar Oracle Analytics para mostrar una lista de las vistas del modelo.

Las vistas contienen información como el tamaño, la configuración y los atributos de un modelo utilizados en el modelo. Esta información puede ayudarle a utilizar y entender mejor el modelo.

Nota:

Puede acceder y visualizar las vistas de Oracle Database 12c versión 2 o posterior. Si está trabajando con una versión anterior de Oracle Database, estas vistas no existen en la base de datos y no podrá utilizar Oracle Analytics para acceder a ellas y visualizarlas.

En la página inicial, haga clic en Navegador y, a continuación, en Aprendizaje automático.
Haga clic en el separador Modelos.

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Pase el cursor por encima del modelo que desea ver, haga clic en Acciones y, a continuación, seleccione Inspeccionar.
Haga clic en el separador Relacionado para ver una lista de las vistas del modelo.

Visualización de la vista de un modelo de aprendizaje automático de Oracle registrado

Visualice cualquier de las vistas registradas de un modelo para descubrir información que le ayude a comprender mejor el modelo y a utilizarlo.

Nota:

Al crear el juego de datos, necesita conocer el nombre de la vista del modelo y el nombre del esquema de base de datos. Utilice la siguiente tarea para buscar estos nombres, crear el juego de datos y visualizar la información de la vista.

En la página de inicio, haga clic en Navegador y, a continuación, en Aprendizaje automático.
Busque el modelo de aprendizaje automático registrado, haga clic en Acciones y, a continuación, haga clic en Inspeccionar.
Haga clic en Detalles y confirme que la sección Información del modelo está ampliada. Vaya al campo Propietario de modelo de BD y registre el nombre de esquema de base de datos.
Haga clic en Relacionado y busque y registre el nombre de la vista. Haga clic en Cerrar.
En la página Inicio, haga clic en Crear y, a continuación, haga clic en Juego de datos.
Seleccione la conexión que contiene el modelo de aprendizaje automático y sus vistas.
En el editor de juegos de datos, busque y haga clic en el nombre de esquema de base de datos que ha encontrado en el separador Detalles.
Seleccione la vista que ha encontrado en el separador Relacionado y haga doble clic en las columnas para agregarlas al juego de datos. Haga clic en Agregar.
Haga clic en Crear libro de trabajo para crear visualizaciones.