Używanie modeli Oracle Machine Learning w Oracle Analytics

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.

Tematy:

W jaki sposób można używać modeli Oracle Machine Learning w Oracle Analytics?

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.

Można rejestrować modele Oracle Machine Learning (i ich używać) z następujących źródeł danych będących bazami danych:
  • Oracle Autonomous Data Warehouse
  • Oracle Database

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.

Rejestrowanie modeli Oracle Machine Learning w Oracle Analytics

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.

  1. Na stronie startowej kliknąć kolejno menu strony, Zarejestruj model/funkcję i Modele uczenia maszynowego.
    Opcja ta jest dostępna dla użytkowników mających przypisaną rolę "Administrator usługi BI" lub "Autor zawartości DV".
  2. W oknie dialogowym "Rejestracja modelu ML wybrać połączenie.
    W oknie dialogowym "Wybór modelu do zarejestrowania" zostanie wyświetlona lista modeli 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).

    Jeśli trzeba, nacisnąć przycisk Utwórz połączenie, aby utworzyć połączenie ze źródłem danych z bazy danych Oracle lub Oracle Autonomous Data Warehouse zawierającym przewidziany do użycia model Oracle Machine Learning.

  3. W oknie dialogowym "Wybór modelu do zarejestrowania" kliknąć na modelu, który ma zostać zarejestrowany, i zapoznać się dotyczącymi go informacjami. Na przykład informacje mogą obejmować klasę modelu i algorytm użyty do skonstruowania modelu, cel prognozowany przez model, kolumny używane do szkolenia modelu, predykcje modelu i parametry.
  4. Kliknąć Zarejestruj.
  5. Na stronie startowej kliknąć Nawigator Ikona "Nawigator" umożliwiająca wyświetlanie obszaru "Nawigator", a następnie Uczenie maszynowe, aby potwierdzić, że model został zaimportowany pomyślnie.

Badanie zarejestrowanych modeli Oracle Machine Learning

Można uzyskiwać dostęp do informacji (i przeglądać je) dotyczących modeli Oracle Machine Learning zarejestrowanych w Oracle Analytics.

Tematy:

Wyświetlanie szczegółów zarejestrowanego modelu

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 model jest rejestrowany, są dołączane jego szczegóły. Informacje te są uzyskiwane z bazy danych Oracle lub z Oracle Autonomous Data Warehouse.
  1. Na stronie startowej kliknąć Nawigator Ikona "Nawigator" umożliwiająca wyświetlanie obszaru "Nawigator", a następnie Uczenie maszynowe.
  2. Kliknąć kartę Modele.
    Opis "GUID-ADAF906D-E3E2-4300-A512-AD1F15E3B2EA-default.png" znajduje się poniżej
    .png"

  3. Umieścić wskaźnik myszy na modelu, który ma zostać wyświetlony, kliknąć Czynności i wybrać Zbadaj.
  4. Wybrać Szczegóły, aby wyświetlić informacje o modelu.

Co to są perspektywy zarejestrowanego modelu?

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.

Perspektywy zawierają informacje o zarejestrowanym modelu, takie jak statystyki modelu, rozkład wartości docelowych i ustawienia algorytmów. Liczba i rodzaj tworzonych perspektyw zależą od algorytmu modelu. I tak model utworzony przy użyciu algorytmu opartego na naiwnej metodzie Bayesa ma swój zbiór perspektyw, a model utworzony przy użyciu algorytmu opartego na drzewie decyzyjnym ma inny zbiór perspektyw. Na przykład dla modelu "Drzewo decyzyjne" są m.in. generowane następujące perspektywy:
  • Macierz wyników kosztów - Opisuje macierz wyników dla modeli klasyfikacji. W perspektywie są zawarte actual_target_value, predicted_target_value i cost.
  • Globalne pary "nazwa-wartość" - Opisuje globalne statystyki związane z modelem, takie jak liczba wierszy użytych w modelu i status konwergencji.
  • Statystyki drzewa decyzyjnego - Przedstawia statystyki powiązane z poszczególnymi węzłami drzewa decyzyjnego. Statystyki zawierają histogram celów dla danych z węzła. Perspektywa ten zawiera dla każdego z węzłów drzewa informacje 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:

  • DM$V - Reprezentuje prefiks dla perspektyw generowanych z zarejestrowanego modelu.
  • Litera - Reprezentuje typ modelu wyjściowego. Na przykład, C sygnalizuje typ perspektywy "Macierz wyników kosztów", zaś G - "Globalne pary "nazwa-wartość"".
  • Nazwa modelu Nazwa zarejestrowanego modelu Oracle Machine Learning i jego perspektywy. Na przykład DT_TEST.

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.

Wyświetlanie listy perspektyw zarejestrowanego modelu

Perspektywy zarejestrowanego modelu są przechowywane w bazie danych, ale - korzystając z Oracle Analytics - można wyświetlić listę perspektyw modelu.

Perspektywy zawierają przydatne informacje, takie jak rozmiar modelu, ustawienia oraz atrybuty używane w modelu. Informacje te mogą pomóc zrozumieć model i lepiej z niego korzystać.

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.
  1. Na stronie startowej kliknąć Nawigator Ikona "Nawigator" umożliwiająca wyświetlanie obszaru "Nawigator", a następnie Uczenie maszynowe.
  2. Kliknąć kartę Modele.
    Opis "GUID-ADAF906D-E3E2-4300-A512-AD1F15E3B2EA-default.png" znajduje się poniżej
    .png"

  3. Umieścić wskaźnik myszy na modelu, który ma zostać wyświetlony, kliknąć Czynności i wybrać Zbadaj.
  4. Kliknąć na karcie Powiązane, aby wyświetlić listę perspektyw modelu.

Wizualizacja perspektywy zarejestrowanego modelu Oracle Machine Learning

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.
Tworząc zbiór danych, trzeba znać nazwę perspektywy modelu i nazwę schematu bazy danych. Poniżej przedstawiono, jak ustalić te nazwy, utworzyć zbiór danych i zwizualizować informacje z perspektywy.
  1. Na stronie startowej kliknąć Nawigator Ikona "Nawigator" umożliwiająca wyświetlanie obszaru "Nawigator", a następnie Uczenie maszynowe.
  2. Odszukać zarejestrowany model uczenia maszynowego, po czym kliknąć kolejno Czynności i Zbadaj.
  3. Kliknąć na karcie Szczegóły i zobaczyć, czy jest rozwinięta sekcja Informacje o modelu. Przejść do pola Właściciel modelu DB i zanotować nazwę schematu bazy danych.
  4. Kliknąć na karcie Powiązane, po czym odszukać i zanotować nazwę perspektywy. Kliknąć przycisk Zamknij.
  5. Na stronie startowej kliknąć Utwórz, po czym wybrać opcję Zbiór danych.
  6. Wybrać połączenie zawierające model uczenia maszynowego i jego perspektywy.
  7. W edytorze zbioru danych odszukać nazwę schematu zanotowaną z karty Szczegóły, po czym na tej nazwie kliknąć.
  8. Wybrać perspektywę zanotowaną z karty Powiązane, po czym klikać dwukrotnie na kolumnach, które mają zostać dodane do zbioru danych. Kliknąć przycisk Dodaj.
  9. Kliknąć Utwórz skoroszyt, aby utworzyć wizualizacje.