1 Novità dell'interfaccia utente di Oracle Machine Learning su Autonomous Database

Fornisce un riepilogo dei miglioramenti e delle funzionalità più recenti per l'interfaccia utente di Oracle Machine Learning su Oracle Autonomous Database.

Tabella 1-1 Nuove funzionalità

Funzioni	Descrizione
Aggiornamento dei notebook Oracle Machine Learning.	Oracle Machine Learning User Interface offre un ambiente notebook avanzato. Inizialmente rilasciato come Notebook EA (Early Adopter) in Autonomous Database - Serverless, ora è possibile accedervi utilizzando i Notebook nel menu di navigazione a sinistra e nella home page. L'interfaccia notebook avanzata supporta gli interpreti SQL, SQL Script, R, Python, Conda e Markdown. È possibile scrivere codice, testo, creare visualizzazioni avanzate ed eseguire analisi dei dati, incluso l'apprendimento automatico, nei notebook avanzati. Nota L'interfaccia notebook originale basata su Zeppelin è ancora disponibile per un periodo di tempo limitato nella voce del menu di navigazione a sinistra Notebooks Classic.
Supporto per il monitoraggio dei modelli nell'interfaccia utente di Oracle Machine Learning	L'interfaccia utente di Oracle Machine Learning offre il supporto per il monitoraggio dei modelli. Consente di creare monitor modello. I monitor dei modelli consentono di monitorare la qualità delle previsioni dei modelli nel tempo e forniscono approfondimenti sulle cause sottostanti.
Supporto per il monitoraggio dei dati nell'interfaccia utente di Oracle Machine Learning	L'interfaccia utente di Oracle Machine Learning offre supporto per il monitoraggio dei dati. Consente di monitorare i dati e valutare l'evoluzione dei dati nel tempo. Ti aiuta con insight su tendenze e dipendenze multivariate nei dati. Ti fornisce anche un preavviso sulla deriva dei dati.
Supporto per notebook avanzati in Autonomous Database - Serverless	L'interfaccia utente di Oracle Machine Learning offre un nuovo ambiente notebook avanzato Notebook EA (Early Adopter) in Autonomous Database - Serverless. Il notebook avanzato supporta gli interpreti SQL, SQL Script, R, Python, Conda e Markdown. È possibile scrivere codice, testo, creare visualizzazioni avanzate ed eseguire analisi dei dati, incluso l'apprendimento automatico, nei notebook avanzati. Nota Il notebook avanzato è disponibile nella release Early Adopter del notebook Oracle Machine Learning. Durante il periodo di rilascio Early Adopter, saranno disponibili sia Zeppelin che i notebook avanzati, dopodiché tutti i notebook verranno convertiti nel nuovo ambiente. Durante la fase Early Adopter, è possibile utilizzare sia l'interfaccia notebook Zeppelin originale che le nuove interfacce notebook Early Adopter. I notebook nell'interfaccia originale possono essere copiati nella release Early Adopter. L'interfaccia notebook avanzata di Autonomous Database - Serverless offre le funzioni e le esperienze utente avanzate riportate di seguito. User experience ricca e migliorata: il notebook avanzato offre un aspetto moderno e una visualizzazione più completa con molte opzioni di creazione di grafici. In questo modo gli utenti potranno visualizzare e comprendere meglio i propri dati. Inoltre, offre alcune funzionalità utili come il confronto delle versioni affiancate, l'opzione per aggiungere commenti ai paragrafi, la modalità a schermo intero per i paragrafi, l'opzione per definire la dipendenza dei paragrafi e così via. Alta disponibilità: il notebook avanzato, un'applicazione multi-tenant, viene distribuito sullo stesso livello intermedio del server Oracle Machine Learning e non richiede risorse aggiuntive. Pertanto, è sempre in esecuzione e prontamente disponibile per rendere i nuovi notebook migliorati. Alta scalabilità: il notebook avanzato garantisce un'elevata scalabilità in produzione. Per eseguire lo scale-up a causa delle maggiori richieste degli utenti, è possibile aggiungere facilmente istanze notebook aggiuntive. Esistono strumenti per monitorare i carichi di sistema e, se un sistema è costantemente sovraccarico, è possibile aggiungere facilmente istanze aggiuntive per mitigare i rischi correlati alla scalabilità.
Supporto per librerie di terze parti Python e R	Le librerie di terze parti per Python e R sono disponibili su Oracle Machine Learning Notebooks. L'interfaccia utente di Oracle Machine Learning fornisce all'interprete Conda l'installazione di librerie Python e R di terze parti all'interno di una sessione notebook. Conda è un sistema di gestione di pacchetti e ambienti open source che consente l'utilizzo di ambienti contenenti librerie Python e R di terze parti. Gli utenti con ruolo OML_SYS_ADMIN possono installare librerie di terze parti Python e R e caricarle nello storage degli oggetti per garantirne la persistenza. L'utente con ruolo OML_SYS_ADMIN è l'amministratore, noto anche come amministratore. Gli utenti con ruolo OML_DEVELOPER possono utilizzare l'interprete Conda per scaricare e attivare le librerie di terze parti utilizzando l'ambiente Conda di cui l'amministratore ha eseguito il provisioning. L'utente con ruolo OML_DEVELOPER è l'utente normale di Oracle Machine Learning.
Supporto per R	Oracle Machine Learning for R è supportato nei notebook di Oracle Machine Learning. Utilizzando Oracle Machine Learning for R, è possibile eseguire l'esplorazione dei dati e la modellazione del machine learning. OML4R is available through Oracle Machine Learning Notebooks on Oracle Autonomous Database - Serverless, including Autonomous Data Warehouse , Autonomous Transaction Processing and Oracle Autonomous JSON Database services.
Supporto per Autonomous Data Guard tra più aree	I notebook Oracle Machine Learning offrono il supporto di Autonomous Data Guard tra più aree nei database di cui è stato appena eseguito il provisioning e di cui è stata eseguita la migrazione.
Repository di Oracle Machine Learning migrato dal database Serverless a ogni rispettiva istanza di Oracle Autonomous Database.	Il repository Oracle Machine Learning (OML) è stato migrato dal database Serverless a ogni rispettiva istanza di Oracle Autonomous Database. La migrazione del repository di Oracle Machine Learning garantisce quanto segue: Tutti gli oggetti OML, quali tabelle, job, stored procedure e metadati, vengono spostati nell'istanza di Oracle Autonomous Database appropriata. Fornisce il supporto per le copie aggiornabili, che abilita anche la duplicazione dei metadati di Oracle Machine Learning. Nota La migrazione del repository Oracle Machine Learning (OML) dovrebbe essere completata nell'arco di 30 giorni. La versione del repository OML è menzionata in Informazioni nell'elenco a discesa <user> nell'angolo superiore destro della pagina Interfaccia utente di Oracle Machine Learning. Se la versione è 1.0.0.0.0, indica che i metadati OML si trovano ancora nel database Serverless. Se la versione è 22.x, indica che è stata eseguita la migrazione del repository OML nell'istanza di Oracle Autonomous Database.
Notebook Oracle Machine Learning supportato su tutte le copie di Oracle Autonomous Database	Il notebook Oracle Machine Learning è supportato su tutti i tipi di Oracle Autonomous Database: copie serverless, tra cui: Copia completa: viene creato un nuovo database con i dati nel database e nei metadati di origine. Copia aggiornabile: viene creata una copia completa di sola lettura che può essere facilmente aggiornata con i dati del database di origine Copia di metadati: viene creato un nuovo database che include tutti i metadati dello schema del database di origine, ma non include i dati del database di origine. Nota Per una copia dei metadati, i notebook Modello di esempio non sono supportati.