이 이미지는 머신 러닝 플랫폼 및 최적의 구현 경로를 만드는 것과 관련된 설계 원칙을 보여줍니다.

이미지에는 데이터 소스 및 OCI라는 두 개의 상자가 있으며, 인터넷 게이트웨이를 통해 통신이 표시됩니다. 이 이미지는 엔터프라이즈 애플리케이션, 최종 사용자, 장치, 이벤트, 센서 및 디지털 자산과 같은 다양한 데이터 소스를 보여줍니다. 데이터는 노트북 세션 또는 다양한 데이터 소스의 작업에서 수집되고 모델 교육의 예측 기능으로 변환될 수 있습니다.

OCI에서 데이터 통합은 데이터를 변환하여 오브젝트 스토리지 및 Autonomous Data Warehouse와 같은 대상 데이터 소스로 로드합니다. 데이터는 OCI 데이터 플로우 서비스 및 데이터 과학을 통해 전달되어 OCI에서 머신 러닝 모델을 구축, 교육, 관리 및 배포합니다.

데이터는 AI 서비스에도 추가되어 모델 예측을 제공합니다.