Machine Learning on Oracle Cloud

Machine Learning w Oracle Cloud – wdrażanie, integracja i optymalizacja modeli ML

Machine Learning w bazach danych Oracle umożliwia organizacjom analizę danych za pomocą zaawansowanych algorytmów ML bezpośrednio w obrębie samej bazy, eliminując konieczność skomplikowanego i czasochłonnego przenoszenia danych. Ta możliwość wykracza poza wdrożenia on-premise, oferując płynną skalowalność i elastyczność w ramach Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Korzystając z w pełni zarządzanych usług bazodanowych OCI, firmy mogą uruchamiać modele ML natywnie w chmurze, zyskując wysoką wydajność, wbudowane bezpieczeństwo oraz automatyczne skalowanie – a wszystko to z danymi pozostającymi tam, gdzie są przechowywane.

Oracle oferuje szeroki zakres narzędzi i funkcji ułatwiających wdrażanie rozwiązań ML, w tym:

Oracle Machine Learning (OML):

Kompleksowe narzędzie umożliwiające tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli ML bezpośrednio w bazie danych Oracle. Wspiera filozofię „przenieś model do danych.

SQL dla Machine Learning:

Rozszerzenia języka SQL, które umożliwiają wykonywanie zadań ML, takich jak klasyfikacja, regresja czy grupowanie (klasteryzacja), bezpośrednio w bazie danych.

Integracja z bibliotekami ML:

Możliwość integracji z popularnymi bibliotekami ML, takimi jak TensorFlow i PyTorch, z wykorzystaniem mocy obliczeniowej bazy danych.

Wsparcie dla SQL, R i Pythona:

Dostęp do interfejsów w językach SQL, Python i R do eksploracji danych, budowy modeli i wdrażania rozwiązań ML.

Zwiększona dokładność prognoz:

Modele uczenia maszynowego pomagają przewidywać przyszłe trendy i zachowania, umożliwiając lepsze planowanie i podejmowanie strategicznych decyzji. Dzięki zaawansowanym modelom ML możesz dokładnie prognozować popyt, optymalizować ceny i personalizować oferty, redukując koszty oraz efektywniej wykorzystując zasoby.

Automatyzacja procesów:

Uczenie maszynowe może być wykorzystywane do automatyzacji takich zadań jak wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym, personalizacja rekomendacji oraz optymalizacja łańcucha dostaw. Dzięki temu procesy logistyczne są bardziej efektywne, a koszty ulegają znacznemu obniżeniu.

Zwiększona efektywność:

Analiza danych za pomocą ML bezpośrednio w bazie danych pomaga identyfikować wąskie gardła i optymalizować procesy, co prowadzi do znaczącego wzrostu efektywności. Eliminuje to czasochłonny i zasobożerny proces przenoszenia dużych zbiorów danych.

Redukcja kosztów:

Automatyzacja i lepsze prognozowanie, w połączeniu z efektywnością przetwarzania danych w bazie, mogą przyczynić się do istotnej redukcji kosztów operacyjnych. „Przenoszenie modelu, a nie danych” minimalizuje koszty transferu danych i zapotrzebowanie na infrastrukturę.

Skalowalność i wydajność:

Oracle Database oferuje wysoką wydajność i skalowalność do eksploracji danych, budowy i wdrażania modeli, dzięki architekturze równoległej i optymalizacjom.

Uproszczona architektura:

Przetwarzając dane bezpośrednio w bazie, można uprościć architekturę IT, jednocześnie utrzymując synchronizację i bezpieczeństwo danych.

Praca na ogromnych zbiorach danych często wiąże się z wyzwaniami, ponieważ tradycyjne metody wymagają ekstrakcji danych z bazy i przesyłania ich do zewnętrznego środowiska ML. Proces ten może powodować wąskie gardła wydajnościowe, zwiększać koszty oraz stwarzać ryzyko bezpieczeństwa. Możliwości uczenia maszynowego bezpośrednio w bazie danych Oracle eliminują te problemy, pozwalając na uruchamianie modeli ML bezpośrednio w bazie. Taka architektura zwiększa wydajność, redukuje koszty oraz zmniejsza zagrożenia związane z bezpieczeństwem, unikając:

Opóźnień w transferze danych — brak konieczności przesyłania dużych zbiorów danych do systemów zewnętrznych.
Ryzyka naruszenia bezpieczeństwa — minimalizuje narażenie wrażliwych danych podczas transferu.
Obciążenia obliczeniowego — redukuje zużycie zasobów na ekstrakcję i transformację danych.

Fraud detection, credit risk assessment, personalization of investment offers.

Personalization of marketing campaigns, prediction of customer behavior, price optimization.

Disease diagnosis, prediction of hospitalization risk, treatment personalization.

Optimization of production processes, prediction of machine failures, quality control.

Inventory optimization, personalization of product recommendations, analysis of shopping baskets.

Zdefiniowanie celów biznesowych: Określenie problemów, które ML ma rozwiązać.
Zbieranie i przygotowanie danych: Gromadzenie danych, ich oczyszczanie oraz przygotowanie do analizy bezpośrednio w bazie danych.
Wybór odpowiednich algorytmów ML: Dobór algorytmów najlepiej dopasowanych do danych i celów. Oracle Machine Learning oferuje szeroki wybór algorytmów dostosowanych do różnych problemów.

Wdrażanie modeli ML: Wdrażanie modeli w środowisku produkcyjnym.
Modele można łatwo wdrożyć za pomocą SQL, REST API oraz narzędzi bezkodowych.
Monitorowanie i optymalizacja: Monitorowanie wydajności modeli oraz ich optymalizacja. Oracle Machine Learning oferuje mechanizmy monitorowania danych i modeli, które zapewniają ich ciągłą skuteczność.

Automatyczne uczenie maszynowe (AutoML)

Dzięki AutoML możesz szybko i łatwo tworzyć modele ML, nawet bez zaawansowanej wiedzy z zakresu data science. To narzędzie automatycznie wybiera i dostraja algorytmy, co znacząco przyspiesza proces wdrożenia ML. AutoML upraszcza modelowanie i sprawia, że ML staje się dostępne także dla użytkowników nietechnicznych..

OML Services:

OML Services umożliwiają elastyczne zarządzanie i wdrażanie modeli ML za pośrednictwem REST API. Pozwala to na integrację modeli ML z aplikacjami działającymi w czasie rzeczywistym, zoptymalizowanymi pod kątem wydajności. OML Services wspierają zarządzanie modelami, ich wdrażanie i monitorowanie.

Monitorowanie danych i modeli:

Oracle Machine Learning oferuje funkcje monitorowania danych i modeli w celu wykrywania dryfu danych oraz zmian w metrykach jakości. Dzięki temu można szybko reagować na potencjalne problemy i utrzymywać wysoką jakość predykcji.

Szybkie wdrażanie w środowiskach biznesowych:

Oracle Machine Learning zapewnia proste możliwości wdrażania modeli za pomocą SQL i REST API, co gwarantuje natychmiastową dostępność modeli ML. Ułatwia to szybkie włączenie ML do istniejących aplikacji i dashboardów.

Bezpieczeństwo danych:

Oracle Database zapewnia wbudowaną ochronę danych i modeli ML, w tym szyfrowanie i kontrolę dostępu opartą na rolach. Chroni to Twoje dane i modele ML.

To ensure a complete implementation of a Machine Learning solution in Oracle Databases, Goldenore has a number of key skills and expertise. These can be divided into the following areas:

Co oferuje Goldenore?

Goldenore dysponuje wiedzą z zakresu Oracle Machine Learning (OML) oraz rozwiązań opartych na danych, oferując:

Kompleksową znajomość OML –ekspertyzę a zakresie komponentów OML, w tym algorytmów działających bezpośrednio w bazie danych, OML dla SQL i Pythona, AutoML oraz OML Services..
Zaawansowany data engineering – integracja danych, transformacja i przygotowanie danych w Oracle Database..
Silne kompetencje z zakresu data science – klasyfikacja, regresja, grupowanie, prognozowanie szeregów czasowych.
Skalowalne wdrażanie modeli – REST API, SQL, Oracle APEX.
Solidne bezpieczeństwo i zarządzanie danymi – – szyfrowanie, kontrola dostępu.
Integracja z open source t – PyTorch, TensorFlow, ONNX.

Dzięki tym kluczowym kompetencjom zespół Goldenore może kompleksowo i efektywnie wdrażać rozwiązania Machine Learning w bazach danych Oracle, dostarczając realną wartość klientom i w pełni wykorzystując potencjał technologii OML.

Machine Learning w Oracle Cloud – wdrażanie, integracja i optymalizacja modeli ML

Oracle oferuje szeroki zakres narzędzi i funkcji ułatwiających wdrażanie rozwiązań ML, w tym: