Machine Learning on Oracle Cloud

Machine Learning na Oracle Cloudu

Machine Learning v databázích Oracle umožňuje organizacím analyzovat data pomocí pokročilých ML algoritmů přímo uvnitř databáze, a tím odstraňuje potřebu složitých a časově náročných přesunů dat. Tato možnost přesahuje rámec on-premise nasazení a nabízí plynulou škálovatelnost a flexibilitu v prostředí Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Díky plně spravovaným databázovým službám OCI mohou firmy spouštět ML modely nativně v cloudu a využívat vysoký výkon, vestavěné zabezpečení a automatické škálování – a to vše s daty uloženými tam, kde vznikají.

Oracle nabízí širokou škálu nástrojů a funkcí pro usnadnění implementace ML řešení, včetně:

Oracle Machine Learning (OML):

Komplexní nástroj umožňující tvorbu, trénování a nasazení ML modelů přímo v databázi Oracle. Podporuje filozofii „přenést model k datům.

SQL pro Machine Learning:

Rozšíření jazyka SQL, která usnadňují provádění úloh strojového učení, jako je klasifikace, regrese a shlukování, přímo v databázi.

Integrace s ML knihovnami:

Možnost integrace s populárními knihovnami ML, jako jsou TensorFlow a PyTorch, s využitím výpočetního výkonu databáze.

Podpora SQL, R a Pythonu:

Přístup k rozhraním v jazycích SQL, Python a R pro průzkum dat, tvorbu modelů a nasazení ML řešení.

Zlepšená přesnost predikcí:

Modely strojového učení pomáhají předpovídat budoucí trendy a chování, což umožňuje lepší plánování a strategické rozhodování. Díky pokročilým ML modelům můžete přesně předpovědět poptávku, optimalizovat ceny a personalizovat nabídky, čímž snížíte náklady a efektivněji využijete zdroje.

Automatizace procesů:

Strojové učení lze využít k automatizaci úloh, jako je detekce podvodů v reálném čase, personalizace doporučení a optimalizace dodavatelského řetězce. Díky tomu jsou logistické procesy efektivnější a dochází k výraznému snížení nákladů.

Zvýšená efektivita:

Analýza dat pomocí ML přímo v databázi pomáhá identifikovat úzká místa a optimalizovat procesy, což vede k výraznému zvýšení efektivity. Tím se eliminuje časově náročný a nákladný proces přesunu velkých datových sad.

Snížení nákladů:

Automatizace a lepší predikce v kombinaci s efektivitou zpracování přímo v databázi mohou významně snížit provozní náklady. „Přenesení modelu, nikoli dat“ minimalizuje náklady na přenos dat a potřebu infrastruktury.

Škálovatelnost a výkon:

Oracle Database nabízí vysoký výkon a škálovatelnost pro průzkum dat, tvorbu a nasazení modelů díky paralelní architektuře a optimalizacím.

Zjednodušená architektura:

Zpracováním dat přímo v databázi můžete zjednodušit IT architekturu a zároveň udržovat synchronizaci a bezpečnost dat.

Práce s obrovskými datovými sadami často přináší výzvy, protože tradiční metody vyžadují extrakci dat z databáze a jejich přenos do externího ML prostředí. Tento proces může způsobovat úzká místa ve výkonu, zvyšovat náklady a představovat bezpečnostní rizika. Schopnosti strojového učení přímo v databázi Oracle tyto problémy odstraňují tím, že umožňují spouštění ML modelů přímo v databázi. Tato architektura zvyšuje výkon, snižuje náklady a zmírňuje bezpečnostní rizika tím, že eliminuje:

Zpoždění při přenosu dat – není třeba přesouvat velké datové sady do externích systémů.
Bezpečnostní rizika – minimalizuje expozici citlivých dat během přenosu.
Výpočetní režii – snižuje spotřebu zdrojů na extrakci a transformaci dat.

Příklady použití:

Strojové učení v databázích Oracle nachází uplatnění v různých odvětvích:

Detekce podvodů, hodnocení úvěrového rizika, personalizace investičních nabídek.

Personalizace marketingových kampaní, predikce chování zákazníků, optimalizace cen.

Diagnostika nemocí, predikce rizika hospitalizace, personalizace léčby.

Optimalizace výrobních procesů, predikce poruch strojů, kontrola kvality.

Optimalizace zásob, personalizace doporučení produktů, analýza nákupních košíků.

Definování obchodních cílů: Určení problémů, které má ML řešit.
Sběr a příprava dat: Shromáždění dat, jejich očištění a příprava pro analýzu přímo v databázi.
Výběr vhodných ML algoritmů: Volba algoritmů, které nejlépe odpovídají datům a cílům. Oracle Machine Learning nabízí široký výběr algoritmů přizpůsobených různým problémům.

Trénink ML modelů: Trénování modelů na připravených datech přímo v databázi.
Nasazení ML modelů: Nasazení modelů do produkčního prostředí. Modely lze snadno nasadit pomocí SQL, REST API a nástrojů bez nutnosti kódování.
Monitorování a optimalizace: Sledování výkonu modelů a jejich optimalizace. Oracle Machine Learning nabízí mechanismy pro monitorování dat a modelů, které zajišťují jejich trvalou výkonnost.

Automatizované strojové učení (AutoML)

Díky AutoML můžete rychle a snadno vytvářet ML modely, i bez pokročilých znalostí datové vědy. Tento nástroj automaticky vybírá a ladí algoritmy, což výrazně urychluje proces implementace ML. AutoML zjednodušuje modelování a dělá ML dostupnější pro netechnické uživatele..

OML Services:

OML Services umožňují flexibilní správu a nasazování ML modelů prostřednictvím REST API. To umožňuje integraci ML modelů s aplikacemi v reálném čase optimalizovanými na výkon. OML Services podporují správu modelů, jejich nasazení a monitorování.

Monitorování dat a modelů:

Oracle Machine Learning nabízí možnosti monitorování dat a modelů k detekci driftu dat a změn v kvalitativních metrikách. To umožňuje rychle reagovat na potenciální problémy a udržovat kvalitu predikcí.

Rychlé nasazení v podnicích

Oracle Machine Learning nabízí snadné možnosti nasazení modelů pomocí SQL a REST API, což zajisti okamžitou dostupnost ML modelů. To umožňuje rychlou integraci ML do existujících aplikací a dashboardů.

Bezpečnost dat:

Oracle Database poskytuje vestavěnou ochranu dat a ML modelů, včetně šifrování a řízení přístupu na základě rolí. To zajisti ochranu vašich dat i ML modelů.Aby byla implementace řešení strojového učení v databázích Oracle kompletní, disponuje společnost Goldenore řadou klíčových znalostí a odborných dovedností. Ty lze rozdělit do následujících oblastí::

Co nabízí Goldenore:

Goldenore přináší hlubokou znalostst v Oracle Machine Learning (OML) a řešeních založených na datech, a nabízí:

Komplexní znalosti OML – odbornost v komponentách OML, včetně algoritmů přímo v databázi, OML pro SQL a Python, AutoML a OML Services. Zkušenosti s nástroji bez nutnosti kódování, jako je Oracle Data Miner a rozhraní AutoML, zajišťují bezproblémové zavedení ML.
Pokročilý datový engineering – znalosti v oblasti přístupu k datům, integrace, transformace a přípravy dat v prostředí Oracle Database. Odbornost v SQL a ETL procesech umožňuje efektivní pracovní postupy ML.
Pokročilé schopnosti datové vědy – rozsáhlé zkušenosti s vytvářením, trénováním, vyhodnocováním a nasazováním ML modelů pomocí klasifikace, regrese, shlukování, detekce anomálií a predikce časových řad. Odbornost v SQL, Pythonu a AutoML rozhraních zajišťuje optimální výběr a ladění algoritmů.
Škálovatelné nasazení modelů – znalost různých strategií nasazení, včetně skórování na bázi SQL, integrace REST API s OML Services a spuštění Pythonu v databázi, což zaručuje vysoký výkon a škálovatelnost.
Bezproblémová integrace do aplikací – Proficiency in integrating ML models and insights into applications and dashboards using SQL, REST APIs, and Oracle APEX.
Robust Security & Data Management – Expertise in leveraging Oracle Database’s built-in security features to protect data, models, and scripts.
Open-Source & Hybrid Integration – Familiarity with the Python ecosystem, popular ML libraries, and model exchange formats like ONNX, ensuring smooth interoperability between Oracle Machine Learning and open-source tools.

Having these key skills allows Goldenore to implement Machine Learning solutions in Oracle Databases comprehensively and efficiently, bringing value to customers and realising the full potential of OML technology.

Machine Learning na Oracle Cloudu

Oracle nabízí širokou škálu nástrojů a funkcí pro usnadnění implementace ML řešení, včetně: