Accede a una amplia gama de innovaciones de machine learning (ML) e IA generativa, incluidas las bases de datos vectoriales, totalmente integradas en las plataformas de datos de Oracle. Trabaja con herramientas y algoritmos en la base de datos para crear, gestionar e implementar modelos de aprendizaje automático y obtener respuestas más precisas y contextualmente relevantes de la IA generativa combinando modelos de lenguaje grandes (LLM) con tus datos propios.
Lleva tus iniciativas de IA al siguiente nivel con el taller Explore AI de Oracle. En este taller tendrás la oportunidad de interactuar directamente con expertos de Oracle AI, explorar las mejores prácticas de IA y obtener los insights que necesitas para acelerar la innovación de IA en tu organización.
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El aprendizaje automático potencia la IA generativa, pero su ampliación requiere la base adecuada. IDC comparte las mejores prácticas para realizar con eficacia la adopción y la implementación.
Explora notebooks y crea o prueba algoritmos de ML. Prueba el aprendizaje automático automatizado (AutoML) y consulta los resultados de data science.
Obtén las ventajas de la IA de tus datos. AI Vector Search en Oracle Database y Vector Store en HeatWave GenAI añaden capacidades para consultar datos empresariales y semánticos de manera más fácil y rápida, con resultados más precisos.
Utiliza bibliotecas y marcos de código abierto de Python y R para la exploración, transformación y visualización de datos. Incluyen pandas, Dask, NumPy, Plotly, Matplotlib, TensorFlow, Keras y PyTorch.
Oracle AI Database incluye más de 30 algoritmos de alto rendimiento que ofrecen capacidades populares de machine learning. HeatWave AutoML admite algoritmos para la detección de anomalías, la previsión, la clasificación, la regresión y las tareas del sistema de recomendación.
Accede a datos en múltiples formatos (como CSV, Excel y JSON) desde diversas fuentes (almacenamiento de objetos, Oracle Database , HeatWave MySQL, MongoDB, PostgreSQL y Hadoop) en varias ubicaciones. Implementa rápidamente modelos a través de la API de REST o directamente en la base de datos para permitir el acceso de aplicaciones y analistas de negocios.
Interactúa con la base de datos SQL mediante peticiones de datos en lenguaje natural para ayudar a los usuarios de SQL expertos y no expertos a consultar la base de datos. Autonomous AI Database Select AI posibilita a los usuarios tener una conversación realista y en lenguaje natural con una amplia variedad de LLM.
Los data scientists pueden desarrollar aplicaciones con los lenguajes de programación más populares, como Python, R y SQL. Las organizaciones logran resultados mejores y más rápidos cuando los data scientists pueden utilizar libremente los lenguajes que mejor se adaptan a tareas específicas.
Crea modelos con un pipeline de aprendizaje automático automatizado que incluye la selección de algoritmos, el entrenamiento de modelos, la selección de funciones y la optimización de hiperparámetros. Desarrolla, entrena, ejecuta y explica modelos de aprendizaje automático mediante una interfaz visual.
Los científicos y analistas de datos deben acceder a los datos en diferentes formatos de diferentes fuentes que son locales o en la nube. Simplifica ese acceso utilizando herramientas de preparación e integración de datos de arrastrar y colocar para mover datos a un lago de datos o almacén de datos.
Las arquitecturas coherentes y los métodos de despliegue en los servicios de Oracle AI simplifican el trabajo en varios servicios. Las opciones de IA integradas, incluidas las bases de datos vectoriales, ayudan a los clientes de Oracle a aprovechar el poder de sus datos.
AI Vector Search permite que Oracle AI Database almacene el contenido semántico de documentos, imágenes y otros datos no estructurados en forma de vectores. AI Vector Search admite la generación aumentada de recuperación (RAG), que combina LLM con datos empresariales privados para ofrecer respuestas más precisas y contextualmente relevantes a las consultas de los usuarios.
HeatWave GenAI proporciona IA generativa integrada y automatizada con modelos de lenguaje grande (LLM) en la base de datos; un almacén de vectores automatizado en la base de datos; procesamiento de vectores a escala; y la capacidad de tener conversaciones contextuales en lenguaje natural.
OCI Data Science es un servicio de AA integral que ofrece JupyterLab entornos de bloc de notas y acceso a cientos de herramientas y marcos de código abierto populares. Crea y entrena modelos de aprendizaje automático con GPU NVIDIA, funciones AutoML y ajuste automatizado de hiperparámetros.
Accede a un entorno optimizado, sin código y eficiente para trabajar con LLM y obtén una experiencia fluida del ajuste a la implementación con la recuperación de información.
Combina los LLM de IA generativa con Oracle SQL, lo que permite a los usuarios entablar conversaciones con sus datos mediante lenguaje natural, al tiempo que la base de datos genera la consulta SQL correspondiente.
Machine learning en Oracle Database admite la exploración y preparación de datos, así como la creación e implementación de modelos de ML mediante interfaces SQL, R, Python, REST, AutoML y sin código. Con más de 30 algoritmos dentro de la base de datos, puede generar modelos en Oracle AI Database para usarlos de inmediato en las aplicaciones.
HeatWave AutoML incluye todo lo necesario para construir, entrenar, desplegar y explicar modelos de ML dentro de HeatWave MySQL. Aplica de forma fácil y segura el entrenamiento, la inferencia y la explicación del aprendizaje automático a los datos de MySQL y el almacén de objetos.
OCI Data Labeling ofrece conjuntos de datos etiquetados para entrenar modelos de IA y ML. Reúne datos, crea y explora conjuntos de datos, y aplica etiquetas a los registros de datos mediante interfaces de usuario y API públicas.
Las máquinas virtuales de OCI para ciencia de datos son entornos basados en GPU preconfigurados con entornos de desarrollo integrados populares, blocs de notas y marcos de aprendizaje automático. Despliega fácilmente desde Oracle Cloud Marketplace con una selección de unidades de computación.
Al ofrecer IA generativa integrada en todas sus aplicaciones Fusion SaaS, Oracle apunta directamente al valor de negocio del cliente".
Descubre cómo Prosperdtx desplegó una arquitectura que puede procesar de forma segura grandes cantidades de datos de origen para crear modelos predictivos con ayuda de Oracle Cloud Infrastructure Data Science.
Con Machine Learning en Oracle AI Database , los científicos de datos pueden ahorrar tiempo moviendo los datos a sistemas externos para realizar análisis y crear modelos, asignar puntuaciones y llevar a cabo implementaciones.
La aplicación de muestra MovieHub muestra cómo el sistema de recomendación de HeatWave AutoML genera recomendaciones personalizadas impulsadas por aprendizaje automático. Sigue nuestras instrucciones paso a paso para desarrollar la aplicación MovieHub con Oracle APEX, sin necesidad de codificación.
Se puede combinar el poder de la IA generativa con otras capacidades incorporadas de HeatWave, como el machine learning, para ayudar a reducir costos y obtener resultados más precisos más rápido. En este ejemplo, una empresa de fabricación lo hace para el mantenimiento predictivo. Los ingenieros pueden utilizar Oracle HeatWave AutoML para ayudar a elaborar automáticamente un informe de los registros de producción anómalos y HeatWave GenAI ayuda a determinar rápidamente la causa raíz del problema simplemente formulando una pregunta en lenguaje natural, en lugar de analizar manualmente los registros.
Un usuario pregunta a través de HeatWave Chat "¿Cuál es el principal problema en esta recopilación de logs? Proporciona un resumen de dos frases." En primer lugar, HeatWave AutoML produce una lista filtrada de logs anómalos basada en todos los logs de producción que ingiere continuamente. A continuación, HeatWave Vector Store proporciona contexto adicional al LLM basado en la base de conocimientos de logs. El LLM toma esa petición de datos aumentada, elabora un informe y proporciona al usuario una respuesta detallada que explica el problema en lenguaje natural.
Al aprender patrones de consulta SQL efectivos a partir de datos de entrenamiento seleccionados, los LLM pueden producir consultas más eficientes, lo que les permite tener un mejor desempeño.
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