Использование моделей машинного обучения Oracle в Oracle Analytics

Для оценки данных в Oracle Analytics можно зарегистрировать и использовать модели машинного обучения Oracle из Oracle Database или Oracle Autonomous Data Warehouse. Для применения моделей машинного обучения к вашим данным используйте редактор потоков данных.

Oracle Analytics позволяет встраивать машинное обучение в свои приложения без экспертных знаний в области аналитики данных.

Темы:

Как использовать модели машинного обучения Oracle в Oracle Analytics?

Oracle Analytics позволяет регистрировать и использовать модели Oracle с поддержкой машинного обучения из Oracle Database или Oracle Autonomous Data Warehouse.

Использование моделей машинного обучения Oracle с Oracle Analytics значительно повышает уровень прогнозной аналитики, которую можно выполнять на наборах данных, поскольку данные и модель находятся в базе данных, оценка данных выполняется в базе данных, и итоговый набор данных сохраняется в этой базе данных. Это позволяет использовать механизм выполнения машинного обучения Oracle для оценки больших наборов данных.

Можно регистрировать и использовать модели машинного обучения Oracle из указанных ниже источников данных базы данных:

Oracle Autonomous Data Warehouse
База данных Oracle

В Oracle Analytics можно зарегистрировать любую модель машинного обучения Oracle базы данных в классах интеллектуального анализа данных: классификация, регрессия, кластеризация, аномалия или извлечение элементов, созданных с помощью API-интерфейса Oracle Machine Learning for SQL (OML 4SQL). Роль пользователя Oracle Analytics и разрешения базы данных определяют модели машинного обучения Oracle, доступные для регистрации и использования.

В Oracle Analytics можно также создавать модели с предсказанием.

Регистрация моделей машинного обучения Oracle в Oracle Analytics

Чтобы можно было использовать модели машинного обучения Oracle для прогнозирования данных, необходимо сначала зарегистрировать эти модели в Oracle Analytics. Можно регистрировать и использовать модели, которые постоянно хранятся в источниках данных Oracle Database или Oracle Autonomous Data Warehouse.

На главной странице нажмите на Меню страницы, выберите Регистрация модели/функции, а затем нажмите Модели машинного обучения.
Этот параметр доступен для пользователей с ролью "Администратор сервиса BI" или "Автор контента DV".
В диалоговом окне "Регистрация модели МО" выберите подключение.
В диалоговом окне "Выбор модели для регистрации" отображаются модели машинного обучения Oracle базы данных в классах интеллектуального анализа данных "Классификация", "Регрессия", "Кластеризация", "Аномалия" или "Извлечение элементов", созданных с помощью API-интерфейса Oracle Machine Learning для SQL (OML 4SQL).
При необходимости нажмите "Создать подключение", чтобы создать подключение к источнику данных Oracle Database или Oracle Autonomous Data Warehouse, содержащему модель машинного обучения Oracle, которую вы собираетесь использовать.
В диалоговом окне "Выбор модели для регистрации" выберите модель, которую требуется зарегистрировать, и просмотрите информацию об этой модели. Например, класс и алгоритм, используемые для построения модели, целевой объект, для прогнозирования которого предназначается модель, столбцы, на которых обучается модель, прогнозы моделей и параметры.
Нажмите Регистрация.
На главной странице нажмите Навигатор, а затем нажмите Машинное обучение, чтобы подтвердить успешный импорт модели.

Проверка зарегистрированных моделей машинного обучения Oracle

Информация о моделях машинного обучения Oracle, зарегистрированных вами в Oracle Analytics, открыта вам для доступа и просмотра.

Темы:

Просмотр сведений о зарегистрированной модели

Просмотрите подробную информацию о модели машинного обучения Oracle, чтобы получить общее представление о модели и определить, подходит ли она для прогнозирования данных. Сведения о модели включают в себя класс модели, алгоритм, входные столбцы, выходные столбцы и параметры.

При регистрации модели в нее включается подробная информация о ней. Эта информация берется из Oracle Database или Oracle Autonomous Data Warehouse.

На главной странице нажмите Навигатор и выберите Машинное обучение.
Перейдите на вкладку Модели.

.png
Наведите курсор на модель, которую необходимо просмотреть, выберите меню Действия

, а затем нажмите Проверить.
Нажмите Сведения, чтобы просмотреть информацию о модели.

Что такое представления зарегистрированной модели?

При создании модели машинного обучения Oracle в базе данных создаются и сохраняются представления с конкретной информацией о модели. Используйте Oracle Analytics для доступа к списку представлений модели, а затем создайте наборы данных, которые можно использовать для визуализации информации, содержащейся в представлениях.

Представления содержат информацию о зарегистрированной модели, такую как статистика модели, распределение целевых значений и настройки алгоритма. Количество и тип созданных представлений определяются алгоритмом модели. Таким образом, модель, созданная на основе наивного байесовского алгоритма, имеет один набор представлений, а модель, созданная на основе алгоритма дерева принятия решений, — другой набор представлений. Пример некоторых представлений, созданных для модели дерева принятия решений:

Таблица оценки затрат описывает оценочную матрицу для моделей классификации. Данное представление содержит actual_target_value, predicted_target_value и cost.
Глобальные пары "имя-значение" описывают глобальную статистику, связанную с моделью, например количество строк, используемых в сборке модели, и статус сходимости.
Статистика дерева принятия решений описывает статистику, связанную с отдельными узлами в дереве принятия решений. Статистика включает в себя целевую гистограмму для данных в узле. Для каждого узла в дереве это представление содержит информацию о поддержке predicted_target_value, actual_target_value и node.

Имя каждого представления уникально, например DM$VCDT_TEST. При именовании представлений используется формат DM$VAlphabet_имя модели, где:

DM$V представляет префикс для представлений, созданных на зарегистрированной модели.
Alphabet представляет значение, указывающее тип выходной модели. Например, буква C указывает на представление типа Scoring Cost Matrix (Матрица оценки затрат), а буква G — на представление типа Global Name-Value Pair (глобальная пара "имя-значение").
Имя модели содержит имя зарегистрированной модели машинного обучения Oracle и ее представления. Например, DT_TEST.

Дополнительные сведения о представлениях см. в документации к вашей версии Oracle Database.

Oracle Analytics предоставляет список всех представлений зарегистрированных моделей. Однако доступ и визуализация возможны для представлений в Oracle Database 12c выпуск 2 или более поздней версии. Если вы работаете с ранней версией Oracle Database, Oracle Analytics невозможно использовать для доступа к представлениям и их визуализации.

Просмотр списка представлений зарегистрированной модели

Представления зарегистрированной модели хранятся в базе данных, но для отображения списка представлений модели можно использовать Oracle Analytics.

Представления содержат такие сведения, как размер модели, настройки и атрибуты, используемые в модели. Эта информация помогает лучше понимать и использовать модель.

Примечание.:

Доступ и визуализация возможны для представлений в Oracle Database 12c выпуск 2 или более поздней версии. Если вы работаете с более ранней версией Oracle Database, таких представлений в базе данных нет и вы не можете использовать Oracle Analytics для доступа к ним и визуализации.

На главной странице нажмите Навигатор и выберите Машинное обучение.
Перейдите на вкладку Модели.

.png
Наведите курсор на модель, которую необходимо просмотреть, выберите меню Действия

, а затем нажмите Проверить.
Нажмите вкладку Связанные, чтобы просмотреть список представлений модели.

Визуализация представления зарегистрированной модели машинного обучения Oracle

Визуализируйте все представления зарегистрированной модели, чтобы обнаружить информацию, которая поможет лучше понять и использовать модель.

Примечание.:

При создании набора данных необходимо знать имя представления модели и имя схемы базы данных. Используйте следующую задачу для поиска таких имен, создания набора данных и визуализации информации представления.

На главной странице нажмите Навигатор и выберите Машинное обучение.
Найдите зарегистрированную модель машинного обучения и откройте ее меню Действия. Выберите Проверить.
Нажмите Сведения и подтвердите, что раздел Информация о модели развернут. Перейдите к полю Владелец модели базы данных и запишите имя схемы базы данных.
Нажмите Связанные, найдите и запишите имя представления. Нажмите Закрыть.
На главной странице нажмите Создать, а затем — Набор данных.
Выберите соединение, которое содержит модель машинного обучения и ее представления.
В редакторе наборов данных найдите и нажмите на имя схемы базы данных, найденное на вкладке Сведения.
Выберите представление, найденное на вкладке Связанные, и дважды щелкните по столбцам, чтобы добавить их в набор данных. Нажмите Добавить.
Нажмите Создать рабочую книгу для создания визуализаций.