Machine Learning mit Autonomous Database
Mit Oracle Machine Learning können Sie wichtige Geschäftsprobleme des Unternehmens lösen und die Entwicklung und Bereitstellung von Data Science- und ML-basierten Lösungen mit skalierbarem, automatisiertem und sicherem maschinellem Lernen für Modellerstellung, -bewertung und -bereitstellung beschleunigen.
Bestimmte Oracle Machine Learning-Produkte sind auf bestimmten Oracle Database-Plattformen verfügbar.
| Produktname | Beschreibung | Verfügbar auf: |
|---|---|---|
| OML-Notizbücher | Oracle Machine Learning Notebooks ist eine kollaborative Benutzeroberfläche für Data Scientists, Geschäfts-/Datenanalysten sowie SQL-, R- und Python-Benutzer, die Daten untersuchen, vorbereiten und transformieren und maschinelles Lernen in Oracle Autonomous Database durchführen. | Oracle Autonomous Database |
| OML AutoML-Benutzeroberfläche | Die AutoML-Benutzeroberfläche (AutoML UI) ist eine Oracle Machine Learning-Oberfläche, mit der Sie automatisiertes maschinelles Lernen ohne Code ausführen können. Geschäftsanwender ohne umfangreichen Data-Science-Hintergrund können mithilfe der Benutzeroberfläche von AutoML Modelle für maschinelles Lernen erstellen und bereitstellen, während Data Scientists sie als Produktivitätswerkzeug für die schnelle Bewertung von Algorithmen und Hyperparametern verwenden können. | Oracle Autonomous Database |
| OML für SQL | Oracle Machine Learning for SQL (OML4SQL) bietet skalierbare datenbankinterne Algorithmen für maschinelles Lernen für Modellerstellung und Datenbewertung. | Oracle Database (On-Premises und Database Cloud Service) und Oracle Autonomous Database |
| OML für Python | Oracle Machine Learning for Python (OML4Py) ist eine Python-API zur Durchführung statistischer und maschineller Lernanalysen zu Daten in Ihrer Oracle Database. Es stellt eine Python-Schnittstelle zu den datenbankinternen Algorithmen bereit und unterstützt die Bereitstellung von benutzerdefinierten Python-Funktionen mit optimalem systemgestützten datenparallelen und aufgabenparallelen Aufruf. OML4Py stellt auch Python-Funktionen bereit, die automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) unterstützen. | Oracle Database und Oracle Database Cloud Service 19c, 21c, 23ai und Oracle Autonomous Database |
| KI von Oracle Spatial |
Oracle Spatial AI umfasst eine Reihe von Funktionen in OML4Py zum Erkennen von Mustern und Vorhersagen aus räumlichen Daten. Es enthält Funktionen für End-to-End-Workflows, einschließlich räumlicher Pipelines für maschinelles Lernen. |
Oracle Autonomous Database |
| OML für R | Oracle Machine Learning for R (OML4R) ist eine R-API zur Durchführung statistischer und maschineller Lernanalysen für Daten in Ihrer Oracle Datenbank. Es bietet eine R-Schnittstelle zu den datenbankinternen Algorithmen und unterstützt die Bereitstellung von benutzerdefinierten R-Funktionen mit optionalem systemgestützten datenparallelen und aufgabenparallelen Aufruf. | Oracle Database und Oracle Database Cloud Service sowie Oracle Autonomous Database |
| OML-Services | Die REST-API für Oracle Machine Learning Services bietet eine REST-API, die Modellverwaltung und -bereitstellung, Daten- und Modellüberwachung sowie kognitive Textfunktionen unterstützt. Es unterstützt eine leichte Bewertung für Echtzeit- und Streaming-Anwendungsfälle sowohl für datenbankinterne als auch für ONNX-Formatmodelle. | Oracle Autonomous Database |
| Oracle Data Miner | Eine Erweiterung von Oracle SQL Developer, mit der Data Scientists und Citizen Data Scientists Daten untersuchen und vorbereiten, mehrere Modelle für maschinelles Lernen einfach erstellen und vergleichen, Vorhersagen treffen und die Modellbereitstellung beschleunigen können. | Oracle Database und Oracle Autonomous Database |
Übergeordnetes Thema: Oracle Machine Learning mit Autonomous Database verwenden