Data Science-Service

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science ist eine vollständig verwaltete Plattform für Teams von Data Scientists, um Machine-Learning-(ML-)Modelle mithilfe von Python und Open Source-Tools zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Nutzen Sie eine JupyterLab-basierte Umgebung, um zu experimentieren und Modelle zu entwickeln. Skalieren Sie das Modelltraining mit NVIDIA-GPUs und verteiltem Training. Verwenden Sie Modelle für die Produktion und bewahren Sie deren Fehlerfreiheit mithilfe von ML-Operations-Funktionen (MLOps) wie automatisierten Pipelines, Modellbereitstellungen und einer Modellüberwachung.

Vereinfachen Sie Ihre Arbeit mit Basismodellen mit dem neuen OCI Data Science AI Quick Actions-Feature

OCI Data Science AI Quick Actions wurde entwickelt, um jedem die einfache Bereitstellung, Feinabstimmung und Bewertung von Basismodellen zu ermöglichen.

AI Quick Actions in OCI Data Science vereinfacht die Erfahrung Ihrer Benutzer, auch der weniger technisch versierten, sodass sie Basismodelle schneller bereitstellen, anpassen, testen und evaluieren und sich auf die Erstellung generativer KI-gestützter Anwendungen konzentrieren können.
Wendy Yip, Data Scientist, OCI

Referenzarchitekturen für KI/ML

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  • Lösungs-Playbook

    Erfahren Sie, wie Daten in einem Gesundheitssystem gespeichert, verwendet und analysiert werden, um den Weg eines Patienten von der Diagnose über die Behandlung bis zur Genesung zu verfolgen.

  • Referenzarchitektur

    Moderne Anwendungsentwicklung – ML und KI

    Verwenden Sie dieses Muster, um ML-Plattformen für Data Scientists zu erstellen.

  • Built & Deployed

    Schnelle Bereitstellung einer Architektur zur sicheren Verarbeitung großer Mengen von Quelldaten, um Vorhersagemodelle zu erstellen und diese in schnell entwickelten Anwendungen zu nutzen.

  • Referenzarchitektur

    Reichern Sie Unternehmensanwendungsdaten mit Rohdaten aus anderen Quellen an und nutzen Sie ML-Modelle, um Intelligenz und prädiktive Erkenntnisse in Geschäftsprozesse einzubringen.

Anwendungsfälle für OCI Data Science

Gesundheitswesen: Das Risiko von Patienten für eine Wiedereinlieferung

Identifizieren Sie Risikofaktoren und prognostizieren Sie das Patientenrisiko für eine Wiedereinlieferung nach der Entlassung durch die Erstellung eines Vorhersagemodells. Verwenden Sie dabei Daten wie die Krankengeschichte des Patienten, den Gesundheitszustand, Umweltfaktoren sowie historische medizinische Trends, um ein stärkeres Modell zu generieren, mit dem Sie die bestmögliche Versorgung zu geringeren Kosten zur Verfügung stellen können.

Einzelhandel: Prognose des Customer Lifetime Value

Wenden Sie Regressionstechniken auf Daten an, um zukünftige Kundenausgaben vorherzusagen. Untersuchen Sie vergangene Transaktionen und kombinieren Sie historische Kundendaten mit Daten zu Trends, Einkommensniveaus und sogar Faktoren wie dem Wetter, um ML-Modelle zu erstellen, die bestimmen, ob Marketingkampagnen zur Bindung bestehender Kunden oder zur Gewinnung neuer Kunden erstellt werden sollen.

Fertigung: vorausschauende Instandhaltung

Erstellen Sie Modelle zur Erkennung von Anomalien anhand von Sensordaten, um Geräteausfälle zu erkennen, bevor sie zu einem größeren Problem werden, oder verwenden Sie Prognosemodelle, um das Ende der Lebensdauer von Teilen und Maschinen vorherzusagen. Verlängern Sie die Betriebszeiten von Fahrzeugen und Maschinen durch maschinelles Lernen und die Überwachung von Betriebsmetriken.

Finanzen: Betrugserkennung

Verhindern Sie Betrug und Finanzkriminalität mithilfe von Data Science. Erstellen Sie ein ML-Modell, das anomale Ereignisse in Echtzeit erkennt, eineschließlich betrügerischer Mengen an Transaktionen von untypischer Art.

OCI Data Science – Kundenerfolge und Partnerschaften