Novità di Oracle AI Data Platform Workbench

Ecco una panoramica delle nuove funzioni e dei miglioramenti apportati in Oracle AI Data Platform Workbench.

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Per le ultime notizie su Oracle AI Data Platform Workbench, gli aggiornamenti dei prodotti, le storie di clienti e partner e gli insight di mercato, consulta https://blogs.oracle.com/ai-data-platform/.

1 maggio 2026

Funzione Descrizione
Scegliere la cifratura della chiave gestita dal cliente Quando crei l'istanza di AI Data Platform Workbench, ora puoi scegliere di utilizzare la cifratura della chiave gestita da Oracle o di utilizzare la cifratura della chiave gestita dell'organizzazione. Vedere Opzioni di cifratura dello storage.
Abilita controllo dell'accesso basato sull'origine della rete Creare set di indirizzi IP definiti a cui è possibile fare riferimento nei criteri o nelle impostazioni di autenticazione per controllare l'accesso. Vedere Origini di rete.
Anteprima: gestire le credenziali con segreti e riferimenti al vault L'area di memorizzazione delle credenziali fornisce un modo sicuro e centralizzato per gestire informazioni riservate quali token di autenticazione e credenziali esterne. Invece di incorporare i segreti direttamente nelle configurazioni o nel codice, gli utenti possono memorizzarli e riutilizzarli in modo sicuro tramite AI Data Platform Workbench. Vedere Informazioni sull'area di memorizzazione delle credenziali.
Anteprima: Connetti e gestisci i tuoi dati in Git È ora possibile gestire i file Git interamente dall'interno di AI Data Platform Workbench, con utility che consentono di eseguire operazioni di push, pull, commit e unione dei file, nonché gestire eventuali conflitti di unione che si verificano senza dover uscire dalla piattaforma. Vedere Integrazione Git (anteprima).
Anteprima: Esegui e itera esperimenti per creare modelli basati sui tuoi dati Gli esperimenti in Oracle AI Data Platform Workbench consentono ai data scientist, ai tecnici di apprendimento automatico e ai manager di collaborare allo sviluppo dei modelli. Vedere Esperimenti (anteprima).
Anteprima: Creare e addestrare modelli di apprendimento automatico I modelli di machine learning in AI Data Platform Workbench ti consentono di creare modelli ottimizzati attraverso l'analisi delle prestazioni, la collaborazione e l'analisi di condizioni sperimentali come iperparametri, set di dati di input e ingegneria delle funzioni. Vedere Modelli (anteprima).
Anteprima: Impostazioni amministrazione Le impostazioni di amministrazione consentono di controllare le funzioni abilitate nell'istanza, gestire le credenziali e le impostazioni Git e monitorare i limiti delle risorse per sapere quando potrebbe essere necessario ridurre le risorse in uso o richiedere un aumento. Vedere Impostazioni amministrazione (anteprima).