Oracle Cloud agora com Machine Learning e Data Science

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Mensagemem Ter, 25 Fev 2020 8:59 pm

A Oracle anunciou recentemente a disponibilidade da Cloud Data Science Platform, uma coleção abrangente de serviços, incluindo um catálogo de dados, machine learning (ML), Cloudera Hadoop e Apache Spark no Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Segundo a Oracle, o principal fator de diferenciação para sua plataforma de ciência de dados são os recursos de colaboração em equipe e a forte integração com uma variedade de fontes de dados disponíveis no OCI.

O Oracle Cloud Data Science Platform suporta os notebooks Jupyter para criar e implantar modelos de machine learning. Desenvolvedores e cientistas de dados podem criar uma sessão de notebook - um ambiente de desenvolvimento lançado em cima de máquinas virtuais e bloquear o armazenamento. Uma sessão criada em uma Rede Virtual em Nuvem (VCN) com permissões apropriadas pode acessar dados do Autonomous Data Warehouse (ADW). Os cientistas de dados podem usar bibliotecas familiares, como o Pandas, para buscar dados do ADW para realizar análises e visualizações exploratórias de dados. Isso permite que os clientes existentes aproximem a análise preditiva do data warehouse, que é o repositório de dados históricos.

Os algoritmos de machine learning estão totalmente integrados ao Oracle Autonomous Database, com novo suporte para Python e AutoML. Quando o Oracle Cloud Infrastructure Data Science estiver totalmente integrado ao banco de dados autônomo, permitirá que os cientistas de dados desenvolvam modelos usando algoritmos de código aberto e escalonáveis ​​no banco de dados.

A Oracle também adicionou os recursos AutoML à plataforma de Data Science. Este serviço automatiza a seleção e o ajuste de algoritmos, o que automatiza o processo de execução de testes em vários algoritmos e configurações de hiper-parâmetros. A seleção automatizada de recursos preditivos simplifica a engenharia de recursos, identificando automaticamente os principais recursos preditivos de conjuntos de dados maiores. Os clientes podem escolher o melhor modelo com base em um processo abrangente de avaliação de modelos que usa várias métricas de avaliação.

A Oracle está enfatizando a explicabilidade dos modelos. O Oracle Cloud Infrastructure Data Science fornece uma explicação automatizada da ponderação relativa e da importância dos fatores que geram uma previsão. A Oracle alega que sua plataforma oferece a primeira implementação comercial do setor de explicação independente de modelo. Por exemplo, um cientista de dados que lida com um modelo de detecção de fraude pode explicar quais fatores são os maiores responsáveis ​​pela fraude, para que a empresa possa modificar processos ou implementar salvaguardas.

A Oracle Cloud Data Science Platform também inclui VMs OCI para Data Science suportadas por GPUs, Oracle Big Data Service com base na implementação completa do Cloudera Hadoop, um catálogo de dados que permite aos usuários descobrir, localizar, organizar, enriquecer e rastrear ativos de dados no Oracle Cloud, Cloud SQL que permite consultas SQL sobre dados no HDFS, Hive, Kafka, NoSQL e Object Storage.

Alguns dos principais concorrentes da Oracle Cloud Infrastructure - AWS, Azure, GCP e IBM Cloud - possuíam os serviços relacionados ao ML PaaS desde 2016.

Como bancos de dados e cargas de trabalho orientadas a dados são essenciais para a Oracle, um serviço de ML integrado ajuda os clientes a criar aplicativos inteligentes.

Embora o Oracle esteja atrasado para a parte do ML PaaS, ele possui recursos exclusivos na forma de AutoML, forte integração com o data warehouse, explicabilidade do modelo e gerenciamento abrangente do modelo.

Fonte
dr_gori
Localização: Portland, OR USA

Thomas F. G

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