Data Science Service

Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Data Scienceは、データ・サイエンティスト・チームのためのフルマネージド・プラットフォームであり、Pythonとオープン・ソース・ツールを使用して、機械学習(ML)モデルを構築、トレーニング、導入、管理できます。また、JupyterLabベースの環境を使用して、モデルを実験および開発できます。NVIDIA GPUと分散トレーニングで、モデル・トレーニングを拡張可能です。自動パイプライン、モデル・デプロイ、モデル・モニタリングなどのMLオペレーション(MLOps)機能により、モデルを本番環境に移行しながら健全性を維持できます。

新しいOCI Data Science AI Quick Actions機能を使用して、基盤モデルで作業を簡略化

OCI Data Science AI Quick Actionsは、誰でも簡単に基盤モデルをデプロイ、微調整、評価できるように設計されています。

OCI Data Science AI Quick Actionsでは、技術に詳しくないユーザーを含め、すべてのユーザーに対するエクスペリエンスを簡略化できるため、基盤モデルのデプロイ、カスタマイズ、テスト、評価を迅速に行い、生成AIを利用したアプリケーションの作成に集中できます。
Wendy Yip、データ・サイエンティスト、オラクル

AI/機械学習のリファレンス・アーキテクチャ

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主な利点

  • オープン・ソース・ツールはデータ・サイエンティストのために親しみやすさや高い産性を提供している

    JupyterLabに加え、Dask、scikit-learn、XGBoostなど数百のオープン・ソース・ライブラリとフレームワークで、データサイエンスの分野で最も一般的な言語のPythonを使用できます。または、柔軟性を最大限に高めるために選択したライブラリをインストールします。

  • OracleのAccelerated Data Scienceライブラリ・ツールキットはデータサイエンス・ワークフロー全体を高速化

    Accelerated Data Science(ADS)は、データサイエンス・ライフサイクル全体をカバーするエンドツーエンドのPythonライブラリであり、高品質のモデルをより迅速かつ簡単に作成できます。

    より高速な機械学習

    加速されたデータサイエンスについてのこのビデオを見る(1:01)

  • フルマネージド・インフラストラクチャにより生産性の向上と管理コストの削減を実現

    セルフサービス型のオンデマンド・インフラストラクチャを使用すると、データ・サイエンティストは、インフラストラクチャのプロビジョニングやメンテナンスについて心配することなく、あらゆる規模のプロジェクトに取り組むために必要なコンピュート・リソースとストレージ・リソースの量を選択できます。

    エンタープライズ向けの安全性

    チームベースのセキュリティ・ポリシーにより、データ・サイエンティストはプロジェクトにチームメンバーを含めることができます。これらのポリシーにより、モデル、コード、データへのアクセスを制御して、機密性の高い作業を保護しながらコラボレーションを促進できます。セキュリティ制御は、Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Managementと完全に統合されています。

    チュートリアルとサンプルノートブックが専門知識とベストプラクティスを提供

    データにアクセスする方法からモデルの説明の背後にある数学までのトピックをカバーする、数十のチュートリアルとサンプルノートブックを利用できます。実証済みの方法と実装のヒントを使用して、さまざまなビジネス上の問題への取り組みをすぐに開始できます。

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