この図は、機械学習プラットフォームの作成に関連付けられた代替設計原則を示しています。

イメージには、データ・ソースとOCIの2つのボックスがあり、通信はインターネット・ゲートウェイを介して表示されます。このイメージは、エンタープライズ・アプリケーション、エンド・ユーザー、デバイス、イベント、センサー、デジタル・アセットなどの様々なデータ・ソースを示しています。データは、ノートブック・セッションまたは様々なデータ・ソースのジョブのいずれかに取り込み、モデル・トレーニングの予測機能に変換できます。

OCIでは、データ統合によってデータが変換され、Object StorageやAutonomous Data Warehouseなどのターゲット・データ・ソースにロードされた後、機械学習モデルの構築、トレーニング、管理、OCIへのデプロイに使用されます。