Można rejestrować modele Oracle Machine Learning z bazy danych Oracle lub Oracle Autonomous Data Warehouse i ich używać do oceny danych w Oracle Analytics. Modele uczenia maszynowego (machine learning) stosuje się do danych za pomocą edytora przepływu danych.
Oracle Analytics pozwala użytkownikom wbudowywać w aplikacjach funkcje uczenia maszynowego bez konieczności posiadania doświadczenia w zakresie badania danych.
Oracle Analytics pozwala rejestrować modele Oracle Machine Learning z bazy danych Oracle lub Oracle Autonomous Data Warehouse i tych modeli używać.
Użycie modeli Oracle Machine Learning z Oracle Analytics znacznie zwiększa poziom analiz predykcyjnych, które można wykonywać dla zbiorów danych, ponieważ dane i model rezydują w bazie danych, przetwarzanie danych odbywa się w bazie danych i wynikowy zbiór danych jest składowany w bazie danych. Dzięki temu można używać motoru wykonywania modeli Oracle Machine Learning do oceny dużych zbiorów danych.
W Oracle Analytics można rejestrować dowolne modele Oracle Machine Learning z bazy danych, z klas eksploracji "Klasyfikacja", "Regresja", "Klastrowanie", "Anomalia" lub "Ekstrakcja funkcji", które to modele zostały utworzone za pomocą Oracle Machine Learning for SQL API (OML 4SQL). O tym, które modele Oracle Machine Learning są dostępne do zarejestrowania i używania przez użytkownika, decydują jego rola poziomu Oracle Analytics oraz uprawnienia do bazy danych.
W Oracle Analytics można także tworzyć modele predykcyjne.
Modele Oracle Machine Learning, aby można było ich używać do predykcji danych, trzeba najpierw zarejestrować w Oracle Analytics. Można rejestrować modele (i ich używać), które występują w połączeniach ze źródłami danych Oracle Database lub Oracle Autonomous Data Warehouse.
Można uzyskiwać dostęp do informacji (i przeglądać je) dotyczących modeli Oracle Machine Learning zarejestrowanych w Oracle Analytics.
Można wyświetlić szczegółowe informacje o modelu Oracle Machine Learning, pomagające zrozumieć model i ustalić, czy jest on odpowiedni do predykcji naszych danych. Szczegóły modelu obejmują jego klasę, algorytm, kolumny wejściowe i wyjściowe oraz parametry.
Gdy jest tworzony model Oracle Machine Learning, są generowane i składowane w bazie danych perspektywy zawierające określone informacje o modelu. Używając Oracle Analytics, można uzyskać dostęp do listy perspektyw modelu, po czym skonstruować zbiory danych i używać ich do wizualizacji informacji zawartych w perspektywach.
actual_target_value
, predicted_target_value
i cost
.predicted_target_value
, actual_target_value
i node
.Nazwa każdej perspektywy jest unikatowa, na przykład DM$VCDT_TEST. Przy generowaniu nazw perspektyw jest używany format DM$VLitera_Nazwa modelu, gdzie:
Więcej informacji o perspektywach jest dostępnych w dokumentacji używanej wersji bazy danych Oracle.
Oracle Analytics udostępnia listę perspektyw każdego zarejestrowanego modelu. Można jednak uzyskać dostęp tylko do perspektyw dla Oracle Database 12c wydanie 2 lub nowsze i tylko te perspektywy wizualizować. Pracując z wcześniejszą wersją bazy danych Oracle, nie można używać Oracle Analytics do uzyskiwania dostępu do perspektyw i ich wizualizowania.
Perspektywy zarejestrowanego modelu są przechowywane w bazie danych, ale - korzystając z Oracle Analytics - można wyświetlić listę perspektyw modelu.
Uwaga:
Można uzyskać dostęp do perspektyw dla Oracle Database 12c wydanie 2 lub nowsze i tylko te perspektywy wizualizować. Pracując z wcześniejszą wersją bazy danych Oracle, nie można używać Oracle Analytics do uzyskiwania dostępu do perspektyw i ich wizualizowania, gdyż perspektywy te nie istnieją w bazie danych.Wizualizując perspektywy zarejestrowanego modelu, można uzyskać informacje pomagające lepiej zrozumieć i wykorzystywać model.
Uwaga:
Można uzyskać dostęp do perspektyw dla Oracle Database 12c wydanie 2 lub nowsze i tylko te perspektywy wizualizować. Pracując z wcześniejszą wersją bazy danych Oracle, nie można używać Oracle Analytics do uzyskiwania dostępu do perspektyw i ich wizualizowania, gdyż perspektywy te nie istnieją w bazie danych.