Utilizzare i modelli di Oracle Machine Learning in Oracle Analytics

È possibile registrare e utilizzare i modelli di Oracle Machine Learning dal database Oracle o da Oracle Autonomous Data Warehouse per valutare i dati in Oracle Analytics. Usare l'editor dei flussi di dati per applicare i modelli Machine Learning ai dati.

Oracle Analytics consente di generare l'apprendimento automatico nelle applicazioni in uso senza avere competenze di data scientist.

Argomenti:

Come utilizzare i modelli di Oracle Machine Learning in Oracle Analytics

Oracle Analytics consente di registrare e utilizzare modelli di Oracle Machine Learning da un database Oracle o da Oracle Autonomous Data Warehouse.

L'uso di modelli di Oracle Machine Learning con Oracle Analytics aumenta notevolmente il livello di analisi predittiva che è possibile eseguire sui data set perché i dati e il modello risiedono nel database, il punteggio dei dati viene eseguito nel database e il data set risultante viene memorizzato nel database. Ciò consente di usare il motore di esecuzione di Oracle Machine Learning per valutare data set di grandi dimensioni.

È possibile registrare e utilizzare i modelli di Oracle Machine Learning dalle origini dati dei database seguenti:
  • Oracle Autonomous Data Warehouse
  • Oracle Database

In Oracle Analytics è possibile registrare qualsiasi modello di Oracle Machine Learning del database nelle classi di mining Classificazione, Regressione, Configurazione cluster, Anomalia o Estrazione funzioni create utilizzando l'API di Oracle Machine Learning per SQL (OML 4SQL). Il ruolo utente e le autorizzazioni del database di Oracle Analytics determinano i modelli di Oracle Machine Learning disponibili per la registrazione e l'uso.

È inoltre possibile creare modelli predittivi in Oracle Analytics.

Registrare i modelli di Oracle Machine Learning in Oracle Analytics

È necessario registrare i modelli di Oracle Machine Learning in Oracle Analytics prima di poterli utilizzare per prevedere i dati. È possibile registrare e usare i modelli che risiedono nelle origini dati database Oracle o Oracle Autonomous Data Warehouse.

  1. Nella Home page fare clic sul menu Pagina, quindi fare clic su Registra modello/funzione, infine fare clic su Modelli di apprendimento automatico.
    Questa opzione è disponibile per gli utenti con il ruolo Amministratore servizio BI o Autore contenuto DV.
  2. Nella finestra di dialogo Registra un modello ML, selezionare una connessione.
    Nella finestra di dialogo Selezionare un modello da registrare vengono visualizzati i modelli di Oracle Machine Learning del database nelle classi di mining Classificazione, Regressione, Configurazione cluster, Anomalia o Estrazione funzioni creati utilizzando Oracle Machine Learning per l'API SQL (OML 4SQL).

    Se necessario, fare clic su Crea connessione per creare una connessione all'origine dati del database Oracle o di Oracle Autonomous Data Warehouse contenente il modello di Oracle Machine Learning che si desidera usare.

  3. Nella finestra di dialogo Selezionare un modello da registrare, fare clic sul modello che si desidera registrare ed esaminare le informazioni del modello. Ad esempio, la classe e l'algoritmo usati per creare il modello, la destinazione prevista dal modello, le colonne in base alle quali viene addestrato il modello, le previsioni del modello e i parametri.
  4. Fare clic su Registra.
  5. Nella Home page fare clic su Navigator, quindi fare clic su Machine Learning per confermare che il modello è stato importato correttamente.

Ispezionare i modelli di Oracle Machine Learning registrati

È possibile accedere e rivedere le informazioni sui modelli di Oracle Machine Learning registrati in Oracle Analytics.

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Visualizzare i dettagli di un modello registrato

Visualizzare le informazioni dettagliate di un modello di Oracle Machine Learning per comprendere il modello e determinare se è adatto per la previsione dei dati. I dettagli di un modello includono la classe, l'algoritmo, le colonne di input, le colonne di output e i parametri.

Quando si registra un modello, le relative informazioni dettagliate vengono incluse. Queste informazioni vengono recuperate da un database Oracle o da Oracle Autonomous Data Warehouse.
  1. Nella Home page fare clic su Navigator, quindi fare clic su Machine Learning.
  2. Fare clic sulla scheda Modelli.
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  3. Passare il puntatore del mouse sul modello che si desidera visualizzare, fare clic sul relativo menu Azioni, quindi selezionare Ispeziona.
  4. Fare clic su Dettagli per visualizzare le informazioni del modello.

Informazioni sulle viste di un modello registrato

Quando si crea un modello di Oracle Machine Learning, vengono generate e archiviate nel database le viste che contengono informazioni specifiche sul modello. Utilizzare Oracle Analytics per accedere alla lista delle viste di un modello, quindi generare data set utilizzabili per visualizzare le informazioni contenute nelle viste.

Le viste contengono informazioni sul modello registrato, ad esempio le statistiche, la distribuzione dei valori di destinazione e le impostazioni dell'algoritmo. Il numero e il tipo delle viste create sono determinati dall'algoritmo del modello. Un modello creato dall'algoritmo Naive Bayes contiene un set di viste, mentre un modello creato dall'algoritmo Decision Tree contiene vari set di viste. Di seguito vengono descritte alcune delle viste generate per un modello Decision Tree.
  • Matrice dei costi di punteggio: descrive la matrice di punteggio per i modelli di classificazione. La vista contiene actual_target_value, predicted_target_value e cost.
  • Coppie nome-valore globali: descrive le statistiche globali relative al modello, quali il numero delle righe utilizzate durante la creazione e lo stato di convergenza.
  • Statistiche albero decisionale: descrive le statistiche associate ai singoli nodi dell'albero decisionale. Le statistiche includono un istogramma di destinazione per i dati nel nodo. Per ogni nodo della struttura ad albero questa vista contiene informazioni sul supporto di predicted_target_value, actual_target_value e node.

Il nome di ogni vista, ad esempio DM$VCDT_TEST, è univoco. Il formato utilizzato per generare i nomi vista è DM$Vlettera_nome modello, dove:

  • DM$V: rappresenta un prefisso per le viste generate da un modello registrato.
  • lettera: rappresenta un valore che indica il tipo del modello di output. Ad esempio, C indica che il tipo di vista è Matrice dei costi di punteggio e G indica che il tipo di vista è Coppie nome-valore globali.
  • nome modello: indica il nome del modello di Oracle Machine Learning registrato e della relativa vista. Ad esempio, DT_TEST.

Per ulteriori informazioni sulle viste, consultare la documentazione della versione del database Oracle in uso.

In Oracle Analytics è disponibile la lista delle viste di qualsiasi modello registrato. È tuttavia possibile accedere e visualizzare solo le viste per Oracle Database 12c Release 2 o successive. Se si utilizza una versione precedente del database Oracle non sarà possibile usare Oracle Analytics per l'accesso e la visualizzazione delle viste.

Visualizzare la lista delle viste di un modello registrato

Le viste di un modello registrato sono memorizzate nel database, ma è possibile utilizzare Oracle Analytics per visualizzarne la lista.

Le viste contengono informazioni quali la dimensione e le impostazioni del modello, nonché gli attributi utilizzati nel modello. Queste informazioni consentono di comprendere e utilizzare meglio il modello.

Nota:

È possibile accedere e visualizzare le viste per Oracle Database 12c Release 2 o successive. Se si utilizza una versione precedente del database Oracle, queste viste non esistono nel database, pertanto non sarà possibile usare Oracle Analytics per l'accesso e la visualizzazione.
  1. Nella Home page fare clic su Navigator, quindi fare clic su Machine Learning.
  2. Fare clic sulla scheda Modelli.
    Segue la descrizione di GUID-ADAF906D-E3E2-4300-A512-AD1F15E3B2EA-default.png
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  3. Passare il puntatore del mouse sul modello che si desidera visualizzare, fare clic sul relativo menu Azioni, quindi selezionare Ispeziona.
  4. Fare clic sulla scheda Correlato per visualizzare la lista delle viste del modello.

Visualizzare una vista di un modello di Oracle Machine Learning registrato

Visualizzare le viste di un modello registrato per trovare le informazioni che facilitano la comprensione e l'utilizzo del modello.

Nota:

È possibile accedere e visualizzare le viste per Oracle Database 12c Release 2 o successive. Se si utilizza una versione precedente del database Oracle, queste viste non esistono nel database, pertanto non sarà possibile usare Oracle Analytics per l'accesso e la visualizzazione.
Durante la creazione del data set è necessario conoscere il nome della vista del modello e il nome dello schema di database. Per trovare questi nomi, creare il data set e visualizzare le informazioni della vista, attenersi alla procedura riportata di seguito.
  1. Nella Home page fare clic su Navigator, quindi fare clic su Machine Learning.
  2. Individuare il modello di Machine Learning registrato, fare clic su Azioni, quindi su Ispeziona.
  3. Fare clic su Dettagli e accertarsi che la sezione Informazioni sul modello sia espansa. Andare al campo Proprietario modello DB e registrare il nome dello schema di database.
  4. Fare clic su Correlato, quindi individuare e registrare il nome della vista. Fare clic su Chiudi.
  5. Nella home page fare clic su Crea, quindi su Data set.
  6. Selezionare la connessione che contiene il modello di Machine Learning e le relative viste.
  7. Nell'editor Data set sfogliare e fare clic sul nome dello schema di database individuato nella scheda Dettagli.
  8. Selezionare la vista individuata nella scheda Correlato e fare doppio clic sulle colonne per aggiungerle al data set. Fare clic su Aggiungi.
  9. Fare clic su Crea cartella di lavoro per generare le visualizzazioni.