1 Novidades na Interface de Usuário do Oracle Machine Learning no Autonomous Database

Fornece um resumo dos aprimoramentos e recursos mais recentes da Interface de Usuário do Oracle Machine Learning no Oracle Autonomous Database.

Tabela 1-1 Novos Recursos

Funcionalidades	Descrição
Atualização dos Notebooks do Oracle Machine Learning.	A Interface de Usuário do Oracle Machine Learning oferece um ambiente de notebook aprimorado. Inicialmente lançado como Notebooks EA (Early Adopter) no Autonomous Database - Serverless, agora ele é acessado usando Notebooks no menu de navegação esquerdo e na home page. A interface de notebook aprimorada suporta interpretadores SQL, SQL Script, R, Python, Conda e Markdown. Você pode escrever código, texto, criar visualizações avançadas e executar análises de dados, incluindo machine learning nos notebooks aprimorados. Observação: A interface de notebook original baseada no Zeppelin ainda está disponível por tempo limitado no item de menu de navegação esquerdo Notebooks Classic.
Suporte para monitoramento de modelos na Interface de Usuário do Oracle Machine Learning	A Interface de Usuário do Oracle Machine Learning oferece suporte ao monitoramento de modelos. Permite criar monitores de modelo. Os monitores de modelo permitem monitorar a qualidade das previsões de modelo ao longo do tempo e fornecem insights sobre as causas subjacentes.
Suporte para monitoramento de dados na Interface de Usuário do Oracle Machine Learning	A Interface do Usuário do Oracle Machine Learning oferece suporte ao monitoramento de dados. Ele permite que você monitore seus dados e avalie como eles evoluem ao longo do tempo. Ele ajuda você a ter insights sobre tendências e dependências multivariadas nos dados. Ele também fornece um aviso antecipado sobre o desvio de dados.
Suporte para notebooks aprimorados no Autonomous Database - Sem Servidor	A Interface do Usuário do Oracle Machine Learning oferece um novo ambiente de notebook aprimorado Notebooks EA (Early Adopter) no Autonomous Database - Serverless. O notebook aprimorado suporta interpretadores SQL, SQL Script, R, Python, Conda e Markdown. Você pode escrever código, texto, criar visualizações avançadas e executar análises de dados, incluindo machine learning nos notebooks aprimorados. Observação: O notebook aprimorado está disponível na versão Early Adopter do Oracle Machine Learning Notebook. Durante o período de lançamento do Early Adopter, o Zeppelin e os notebooks aprimorados estarão disponíveis, após o que todos os notebooks serão convertidos no novo ambiente de notebook. Durante a fase Early Adopter, você pode usar o Zeppelin original e as novas interfaces de notebook Early Adopter. Notebooks na interface original podem ser copiados para a versão Early Adopter. A interface de notebook aprimorada no Autonomous Database - Serverless fornece os seguintes recursos aprimorados e experiências do usuário: Experiência do usuário rica e aprimorada: O notebook aprimorado oferece aparência moderna e visualização mais rica com muitas opções de gráficos. Isso beneficiará os usuários para melhor visualizar e entender seus dados. Além disso, oferece alguns recursos úteis, como comparação de versões lado a lado, opção para adicionar comentários a parágrafos, modo de tamanho de tela cheia para parágrafos, opção para definir a dependência de parágrafo e assim por diante. Alta disponibilidade: O notebook aprimorado, um aplicativo multilocatário, é implantado na mesma camada intermediária do servidor do Oracle Machine Learning, e isso não requer recursos adicionais. Portanto, ele está sempre em execução e prontamente disponível para renderizar os novos notebooks aprimorados. Alta escalabilidade: O notebook aprimorado garante alta escalabilidade na produção. Para ampliar devido ao aumento das demandas do usuário, instâncias de notebook adicionais podem ser facilmente adicionadas. Há ferramentas para monitorar cargas do sistema e, se um sistema estiver consistentemente sobrecarregado, uma instância adicional poderá ser facilmente adicionada para mitigar riscos relacionados à escalabilidade.
Suporte para bibliotecas de terceiros Python e R	Bibliotecas de terceiros para Python e R estão disponíveis no Oracle Machine Learning Notebooks. A IU do Oracle Machine Learning fornece o interpretador Conda para instalar bibliotecas Python e R de terceiros dentro de uma sessão de notebook. O Conda é um pacote de código-fonte aberto e um sistema de gerenciamento de ambiente que permite o uso de ambientes que contêm bibliotecas Python e R de terceiros. Os usuários com a atribuição OML_SYS_ADMIN podem instalar bibliotecas de terceiros Python e R e fazer upload delas para o armazenamento de objetos para persistência. O usuário com a atribuição OML_SYS_ADMIN é o administrador, também conhecido como administrador. Os usuários com a atribuição OML_DEVELOPER podem usar o interpretador Conda para fazer download e ativar as bibliotecas de terceiros usando o ambiente Conda provisionado pelo administrador. O usuário com a atribuição OML_DEVELOPER é o usuário regular do Oracle Machine Learning.
Suporte para R	O Oracle Machine Learning for R é suportado nos Notebooks do Oracle Machine Learning. Ao usar o Oracle Machine Learning for R, você pode executar a exploração de dados e a modelagem de 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.
Suporte para o Autonomous Data Guard entre regiões	Os Notebooks do Oracle Machine Learning fornecem suporte ao Autonomous Data Guard entre regiões em bancos de dados recém-provisionados e migrados.
O repositório do Oracle Machine Learning migrou do banco de dados sem Servidor para cada respectiva instância do Oracle Autonomous Database.	O repositório do Oracle Machine Learning (OML) foi migrado do banco de dados sem Servidor para cada instância respectiva do Oracle Autonomous Database. A migração do repositório do Oracle Machine Learning garante: Que todos os objetos OML, como tabelas, jobs, procedimentos armazenados e metadados, sejam movidos para a instância apropriada do Oracle Autonomous Database. Fornece suporte para Clones Atualizáveis, que também permite a clonagem dos metadados do Oracle Machine Learning. Observação: Espera-se que a migração do repositório do Oracle Machine Learning (OML) seja concluída por um período de 30 dias. A versão do repositório do OML é mencionada em Sobre na lista drop-down <user> no canto superior direito da página Interface do Usuário do Oracle Machine Learning. Se a versão for 1.0.0.0.0, isso indica que os metadados OML ainda estão no banco de dados sem Servidor. Se a versão for 22.x, isso indicará que o repositório do OML foi migrado para sua instância do Oracle Autonomous Database.
Notebook do Oracle Machine Learning suportado em todos os clones do Oracle Autonomous Database	O Oracle Machine Learning Notebook é suportado em todos os tipos de Oracle Autonomous Database - clones sem servidor, incluindo: Clone Completo: um novo banco de dados é criado com os dados no banco de dados de origem e nos metadados. Clone Atualizável: é criado um clone completo somente para leitura que pode ser facilmente atualizado com os dados do banco de dados de origem Clone de Metadados: é criado um novo banco de dados que inclui todos os metadados de esquema do banco de dados de origem, mas não os dados dele. Observação: Para um clone de metadados, os notebooks de Exemplo de Modelo não são suportados.