Autonomous Databaseでの機械学習
Oracle Machine Learningでは、モデルの構築、評価およびデプロイメントのためのスケーラブルで自動化されたセキュアな機械学習を使用して、企業の主要なビジネス上の問題を解決し、データ・サイエンスおよび機械学習ベースのソリューションの開発とデプロイメントを促進できます。
特定のOracle Machine Learning製品は、特定のOracle Databaseプラットフォームで使用できます。
| 製品名 | 説明 | 利用可能: |
|---|---|---|
| OMLノートブック | Oracle Machine Learning Notebooksは、データ・科学者、ビジネス/データ・アナリスト、およびデータの調査、準備および変換、およびOracle Autonomous Databaseでの機械学習の実行者を対象とした、SQL、RおよびPythonユーザー向けのコラボレーション可能なユーザー・インタフェースです。 | Oracle Autonomous Database |
| OML AutoMLユーザー・インタフェース | AutoMLユーザー・インタフェース(AutoML UI)は、コーディングを必要としない自動機械学習を提供するOracle Machine Learningインタフェースです。広範なデータ・サイエンス・バックグラウンドを持たないビジネス・ユーザーは、AutoML UIを使用して機械学習モデルを作成およびデプロイでき、データ・サイエンティストはそれをアルゴリズムおよびハイパーパラメータを迅速に評価するための生産性ツールとして使用できます。 | Oracle Autonomous Database |
| SQLのOML | Oracle Machine Learning for SQL (OML4SQL)は、モデル構築およびデータ・スコアリングのためのスケーラブルなデータベース内機械学習アルゴリズムを提供します。 | Oracle Database (オンプレミスおよびDatabase Cloud Service)およびOracle Autonomous Database |
| Python用のOML | Oracle Machine Learning for Python (OML4Py)は、Oracle Databaseのデータに対して統計および機械学習分析を実行するためのPython APIです。データベース内アルゴリズムへのPythonインタフェースを提供し、最適なシステム・サポート・データ・パラレルおよびタスク・パラレル起動によるユーザー定義Python関数のデプロイメントをサポートします。OML4Pyは、自動機械学習(AutoML)をサポートするPython関数も提供します。 | Oracle DatabaseおよびOracle Database Cloud Service 19c、21c、23aiおよびOracle Autonomous Database |
| Oracle Spatial AI |
Oracle Spatial AIは、パターンを検出し、地理空間データから予測を行うためのOML4Pyの機能セットです。これには、空間機械学習パイプラインなど、エンドツーエンドのワークフローの機能が含まれています。 |
Oracle Autonomous Database |
| R用のOML | Oracle Machine Learning for R (OML4R)は、Oracleデータベースのデータに対して統計および機械学習分析を実行するためのR APIです。データベース内アルゴリズムへのRインタフェースを提供し、ユーザー定義R関数のデプロイメントをサポートし、オプションでシステム・サポートのデータ・パラレル呼出しおよびタスク・パラレル呼出しをサポートします。 | Oracle Database、Oracle Database Cloud ServiceおよびOracle Autonomous Database |
| OMLサービス | Oracle Machine Learning ServicesのREST APIは、モデルの管理とデプロイメント、データとモデルの監視、およびコグニティブ・テキスト機能をサポートするREST APIを提供します。データベース内モデルとONNX形式モデルの両方で、リアルタイムおよびストリーミングのユース・ケースの軽量スコアリングをサポートします。 | Oracle Autonomous Database |
| Oracle Data Miner | Oracle SQL Developerの拡張機能で、データ・科学者および一般データ・科学者がデータを探索して準備し、複数の機械学習モデルを簡単に構築して比較して、予測を行い、モデル・デプロイメントを促進できます。 | Oracle DatabaseおよびOracle Autonomous Database |