甲骨文发布云数据科学平台,可自动化机器学习模型

甲骨文发布云数据科学平台,可自动化机器学习模型
2020年02月17日 12:29 云智小号

甲骨文Oracle)推出可让企业快速建构、训练、管理和部署机器学习模型的云端数据科学平台,其提供了工具包供企业发展分析与人工智能项目。该平台是以甲骨文云基础设施数据科学服务作为核心,自动化部分模型开发工作流程,提升工程师构建机器学习模型的速度。

自动化工作流程的第一步,便是要为项目选择正确的机器学习模型,云基础设施数据科学服务能以多种算法,以及各种算法的多种配置进行测试,选出最适合的模型,甲骨文提到,这将为数据科学家节省大量的时间,而且能产出一定水平以上的结果。该服务还能自动化特征工程,降低数据科学家从大型数据集中,找出关键预测性特征的困难。

同步推出的模型评估工具,会产生一套评估指针与可视化图表,让数据科学家能够评估模型效率,掌握模型在新数据上的表现,并以时间对模型进行评估,让数据科学家能将模型调整至最佳的状态。模型评估使用成本模型,可以将伪阳性和伪阴性的影响合并,让用户能够宏观评估模型的效率。

另外,甲骨文也提供了模型解释功能,让用户不必把机器学习当作一个黑盒子使用,云基础设施数据科学服务能够自动产生,对应权重以及预测因素重要性说明。该服务可以用来侦测诈欺行为,数据科学家也能够解释驱动诈欺的关键因素,使企业能够修改流程或是实施保护措施。

甲骨文表示,要成功地使机器学习模型投入生产,不仅需要专业人员,也需要团队共同合作,云基础设施数据科学提供了完整的团队协作功能,让组织可以共享项目,并且可进行版本控制,还能共享数据与笔记本联机对话。

模型目录也可以让团队成员共享既有的模型,在加以修改后部署使用。数据共享由团队安全以策略控制,限制模型、程序代码和数据存取的用户,并且与甲骨文基础设施身份和存取管理服务整合。

云数据科学平台除了能自动化机器学习部署模型的流程,还提供了其他数据和机器学习服务,如甲骨文Autonomous Database就整合了机器学习算法,开始支持Python和自动化机器学习,用户将可以应用数据库内算法开发模型,而直接在数据库中执行算法的好处,便是能节省数据准备与数据移动的时间。

财经自媒体联盟

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