Oracle оголосила про доступність платформи Oracle Cloud Data Science Platform
Oracle оголосила про доступність платформи Oracle Cloud Data Science Platform
Oracle оголосила про доступність платформи Oracle Cloud Data Science Platform із сімома новими сервісами та Oracle Cloud Infrastructure Data Science в основі. Нові сервіси допоможуть підприємствам зробити проекти в галузі Data Science успішнішими завдяки вирішенню завдань спільної розробки, навчання, управління та розгортання моделей машинного навчання. На відміну від інших продуктів для обробки даних, орієнтованих на окремих дослідників, сервіс Oracle Cloud Infrastructure Data Science допомагає підвищити ефективність діяльності груп фахівців з обробки та аналізу даних. Для цього пропонуються такі можливості, як загальні проекти, каталоги моделей, групові безпекові політики, забезпечуються відтворюваність і аудит. Oracle Cloud Infrastructure Data Science автоматично вибирає найбільш оптимальні навчальні набори даних завдяки використанню AutoML для вибору та налаштування алгоритму, оцінки та пояснення моделі.
Сім нових сервісів Oracle Cloud Data Science Platform включають у тому числі новий каталог даних для виявлення, пошуку, організації, збагачення та створення активів даних; новий сервіс великих даних, що забезпечує повну реалізацію Cloudera Hadoop; новий сервіс, який надає SQL доступ до HDFS; новий, повністю керований сервіс для запуску програм Apache Spark.
Сьогодні організації реалізують лише малу частину величезного трансформуючого потенціалу даних, оскільки фахівці за даними не отримують простого доступу до потрібних даних і не мають інструментів для створення та розгортання ефективних моделей машинного навчання. В результаті на розробку моделей йде занадто багато часу, вони не завжди відповідають корпоративним вимогам щодо точності та надійності та дуже часто так і не запускаються в експлуатацію.
«Ефективні моделі машинного навчання є основою успішних проектів у галузі науки про дані (Data Science), але обсяг та різноманітність даних, з якими стикаються підприємства, можуть перешкодити цим ініціативам ще до того, як вони почнуть реалізовуватися, – сказав старший віце -президент Oracle з розробки продуктів обробки даних та ІІ. – За допомогою Oracle Cloud Infrastructure Data Science ми підвищуємо продуктивність окремих фахівців за даними, автоматизуючи весь їхній робочий процес, та додаємо потужну підтримку колективної роботи. Це забезпечує реальну цінність проектів Data Science для бізнесу.
Сервіс Oracle Cloud Infrastructure Data Science включає автоматизований процес обробки даних, заощаджуючи час та зменшуючи кількість помилок завдяки наступним можливостям.
AutoML, автоматичний вибір алгоритмів та налаштування автоматизує процес виконання тестів для кількох алгоритмів та конфігурацій гіперпараметрів. Система перевіряє результати на точність і підтверджує, що для використання вибрано оптимальну модель та конфігурацію. Це значно економить час фахівців з обробки та аналізу даних і, що ще важливіше, дозволяє кожному з них отримувати ті ж результати, що й найдосвідченіші фахівці.
Автоматичний вибір передиктивних ознак спрощує створення та відбір ознак, автоматично визначаючи ключові передиктивні ознаки за великими наборами даних.
Оцінка моделі генерує повний набір метрик оцінки та відповідних візуалізацій для вимірювання характеристик моделі з новими даними. Вона дозволяє ранжувати моделі з протягом часу, щоб забезпечити оптимальну поведінку робочої версії. Оцінка моделі виходить за межі прямої оцінки параметрів. Щоб повністю врахувати різні впливи помилок першого та другого роду (false positive та false negative), береться до уваги очікувана базова поведінка та використовується модель витрат.
Пояснення моделі: Oracle Cloud Infrastructure Data Science автоматично надає пояснення відносної ваги та важливості факторів, що впливають на формування прогнозу. Вона пропонує першу комерційну реалізацію незалежного моделі пояснення. Наприклад, за допомогою моделі виявлення шахрайства фахівець за даними може пояснити, які є основними причинами шахрайства. Це допомагає компанії змінити процеси або впровадити заходи безпеки.
Для успішного запуску ефективних моделей машинного навчання в експлуатацію потрібні не лише виділені спеціалісти. Для цього потрібна спільна робота фахівців із аналізу та обробки даних. Сервіс Oracle Cloud Infrastructure Data Science надає потужні можливості підтримки колективної роботи. Загальні проекти допомагають користувачам організовувати роботу, здійснювати контроль версій та надійно ділитися результатами, включаючи сеанси роботи з даними та блокнотами.
Каталоги моделей дозволяють членам групи надійно обмінюватися вже побудованими моделями та артефактами, необхідними для зміни та розгортання моделей.
Колективні політики безпеки дають користувачам можливість контролювати доступ до моделей, коду та даних, які повністю інтегровані з функціями Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management.
Функціональні можливості відтворення та аудиту дозволяють підприємству відстежувати всі відповідні активи. Усі моделі можна відтворити та перевірити, навіть якщо члени команди залишають колектив.
За допомогою Oracle Cloud Infrastructure Data Science організації можуть прискорити успішне розгортання моделей, отримати для передиктивної аналітики результати та продуктивність корпоративного рівня та забезпечити позитивні результати для бізнесу.
Платформа Cloud Data Science Platform пропонує сім нових сервісів. Вони об'єднують комплексний досвід, покращують та прискорюють отримання результатів у проектах Data Science.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science: дозволяє користувачам створювати нові моделі машинного навчання, навчати їх та керувати ними в середовищі Oracle Cloud з використанням Python та інших інструментів та бібліотек з відкритим вихідним кодом, включаючи TensorFlow, Keras та Jupyter.
>Нові потужні можливості машинного навчання в Oracle Autonomous Database: алгоритми машинного навчання тісно інтегровані в автономну базу даних Oracle Autonomous Database з новою підтримкою Python та автоматизованого машинного навчання. Майбутня інтеграція з сервісом Oracle Cloud Infrastructure Data Science дозволить розробникам створювати моделі, використовуючи як відкритий код, так і алгоритми, що масштабуються в самій базі даних. Унікальне застосування алгоритмів до даних Oracle Database прискорює отримання результатів за рахунок скорочення часу підготовки та зменшення потреби в переміщенні даних.
Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog: каталог даних допомагає користувачам виявляти, знаходити, організовувати, збагачувати та відстежувати активи даних у Oracle Cloud. Каталог Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog має вбудований бізнес-глосарій, що дозволяє легко підбирати та знаходити потрібні та довірені дані.
Oracle Big Data Service: пропонує повну реалізацію Cloudera Hadoop із значно більш простим управлінням порівняно з іншими пропозиціями Hadoop. Наприклад, одним клацанням мишею можна створити кластер високої доступності або забезпечити безпеку. Oracle Big Data Service також включає машинне навчання для Spark, що дозволяє організаціям виконувати алгоритми машинного навчання Spark в пам'яті з використанням одного продукту і з мінімальним переміщенням даних.
Oracle Cloud SQL: дозволяє виконувати SQL-запити до даних у HDFS, Hive, Kafka, NoSQL та об'єктному сховищі. Тільки CloudSQL дозволяє будь-якому користувачеві, застосунку або аналітичному інструменту, які можуть взаємодіяти з базами даних Oracle, прозоро працювати з даними в інших сховищах даних, використовуючи переваги обробки зі спуском (push-down) та горизонтальним масштабування (scale-out) даних для мінімізації їх переміщення.
Oracle Cloud Infrastructure Data Flow: повністю керований сервіс великих даних, що дозволяє користувачам виконувати програми Apache Spark, не створюючи інфраструктуру для їхнього розгортання або керування ними. Це дає підприємствам можливість швидше випускати програми з використанням великих даних та ІІ. На відміну від конкуруючих сервісів Hadoop і Spark, Oracle Cloud Infrastructure Data Flow пропонує єдине вікно для відстеження всіх завдань Spark, що дозволяє легко виявляти ресурсомісткі завдання або діагностувати та усувати проблеми.
Oracle Cloud Infrastructure Virtual Machines for Data Science: віртуальні машини Oracle Cloud Infrastructure для Data Science – це попередньо налаштовані середовища на базі графічних процесорів із загальними IDE, блокнотами та фреймворками, які можна налаштувати та запустити менш ніж за 15 хвилин за 30 доларів на день.
