この図は、機械学習プラットフォームの作成および最適な実装パスに関連付けられた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、オブジェクト・ストレージやAutonomous Data Warehouseなどのターゲット・データ・ソースにロードされます。OCI Data FlowサービスとData Scienceを通じて、OCIで機械学習モデルを構築、トレーニング、管理、展開するためにデータが渡されます。

また、データはAIサービスに供給され、モデルの予測を提供します。