Etapes de flux de données pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique

Oracle Analytics vous permet d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'étapes dans des flux de données. Lorsque vous avez entraîné un modèle d'apprentissage automatique, appliquez-le à vos données à l'aide de l'étape Appliquer un modèle.

Nom de l'étape	Description
AutoML (requiert Oracle Autonomous Data Warehouse)	Utilisez la fonction AutoML d'Oracle Autonomous Data Warehouse pour la recommandation et l'entraînement d'un modèle prédictif. L'étape AutoML analyse les données, calcule le meilleur algorithme à utiliser et inscrit un modèle de prévision dans Oracle Analytics.
Entraîner le classificateur binaire	Entraîner un modèle Machine Learning pour classer les données dans l'une de deux catégories prédéfinies.
Entraîner le clustering	Entraîner un modèle Machine Learning pour séparer des groupes aux caractéristiques similaires et les affecter dans des clusters.
Entraîner le classificateur multiple	Entraîner un modèle Machine Learning pour classer les données dans au moins trois catégories prédéfinies.
Entraîner la prévision numérique	Entraîner un modèle Machine Learning pour prévoir une valeur numérique en fonction de valeurs de données connues.