Oracle modele za strojno učenje iz servisa Oracle Database ili Oracle Autonomous Data Warehouse možete registrirati i upotrijebiti za rangiranje podataka u servisu Oracle Analytics. Upotrijebite uređivač tijeka podataka kako biste na podatke primijenili modele za strojno učenje.
Oracle Analytics omogućava ugradnju strojnog učenja u aplikacije, za što nije potrebno biti stručnjak za podatke.
Oracle Analytics omogućuje vam da registrirate i upotrijebite Oracle modele strojnog učenja iz programa Oracle Database ili Oracle Autonomous Data Warehouse.
Ako u servisu Oracle Analytics upotrijebite Oracle modele za strojno učenje, uvelike ćete poboljšati razinu prognostičke analitike koju možete primijeniti na skupove podataka jer se i podaci i model nalaze u bazi podataka, bodovanje podataka izvršava se u bazi podataka, a dobiveni skup podataka sprema se u bazu podataka. To vam omogućava da Oracle modul za izvršavanje strojnog učenja upotrijebite za bodovanje velikih skupova podataka.
U servisu Oracle Analytics možete registrirati bilo koji Oracle model strojnog učenja iz baze podataka u klasama rudarenja Klasifikacija, Regresija, Klasteriranje, Anomalija ili Izdvajanje značajki koje su stvorene uz pomoć servisa Oracle Machine Learning for SQL API (OML 4SQL). Vaša korisnička uloga za Oracle Analytics i dopuštenja za bazu podataka odredit će koji su Oracle modeli za strojno učenje dostupni za registraciju i upotrebu.
U servisu Oracle Analytics možete stvoriti i prognostičke modele.
Oracle modeli za strojno učenje moraju se registrirati u servisu Oracle Analytics kako biste ih mogli upotrijebiti za predviđanje podataka. Registrirati i upotrebljavati možete one modele koji se nalaze u izvorima podataka servisa Oracle Database ili Oracle Autonomous Data Warehouse.
Možete pristupiti i pregledati informacije o modelima Oracle strojnog učenja koje ste registrirali u Oracle Analytics.
Pregledajte pojedinosti Oracle modela strojnog učenja kako biste saznali više o modelu te kako biste odredili je li on prikladan za predviđanje podataka. Pojedinosti modela obuhvaćaju klasu modela, algoritam, ulazne stupce, izlazne stupce i parametre.
Kad se stvori Oracle model strojnog učenja, generiraju se prikazi koji sadrže određene informacije o modelu i pohranjuju se u bazu podataka. Upotrijebite Oracle Analytics za pristup popisu prikaza modela, a zatim izradite skupove podataka pomoću kojih možete vizualizirati informacije sadržane u prikazima.
actual_target_value
, predicted_target_value
i cijenu
.predicted_target_value
, actual_target_value
i node
.Naziv svakog prikaza je jedinstven, na primjer DM $ VCDT_TEST. Format koji se koristi za generiranje naziva prikaza je DM$Vabeceda_naziv modela, gdje je:
Više informacija o prikazima potražite u dokumentaciji za verziju baze podataka Oracle.
U servisu Oracle Analytics dostupan je popis prikaza registriranih modela. Međutim, možete pristupiti i vizualizirati prikaze samo za Oracle Database 12c, izdanje 2 ili novije. Ako upotrebljavate stariju verziju Oracle baze podataka, ne možete upotrebljavati Oracle Analytics za pristup i vizualizaciju prikaza.
Pregledi registriranog modela pohranjeni su u bazi podataka, ali možete upotrijebiti Oracle Analytics za prikaz popisa pregleda modela.
Bilješka:
Možete pristupiti i vizualizirati prikaze za Oracle Database 12 c izdanje 2 ili novije. Ako upotrebljavate stariju verziju Oracle baze podataka, ti prikazi ne postoje u bazi podataka i ne možete upotrebljavati Oracle Analytics za pristup i vizualizaciju prikaza.Vizualizirajte bilo koji prikaz registriranog modela kako biste otkrili informacije koje vam pomažu da bolje razumijete i upotrijebite model.
Bilješka:
Možete pristupiti i vizualizirati prikaze za Oracle Database 12 c izdanje 2 ili novije. Ako upotrebljavate stariju verziju Oracle baze podataka, ti prikazi ne postoje u bazi podataka i ne možete upotrebljavati Oracle Analytics za pristup i vizualizaciju prikaza.