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甲骨文推云端资料科学平台可自动化模型开发流程

互联网 2021-02-14 20:02:47

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资料科学平台,其提供了工具包供企业发展分析与人工智慧专案。该平台是以甲骨文云端基础设施资料科学服务作为核心,自动化部分模型开发工作流程,提升工程师建置机器学习模型的速度。

自动化工作流程的第一步,便是要为专案选择正确的机器学习模型,云端基础设施资料科学服务能以多种演算法,以及各种演算法的多种配置进行测试,选出最适合的模型,甲骨文提到,这将为资料科学家节省大量的时间,而且能产出一定水準以上的结果。该服务还能自动化特徵工程,降低资料科学家从大型资料集中,找出关键预测性特徵的困难。

随附的模型评估工具,会产生一套评估指标与视觉化图表,让资料科学家能够评估模型效能,掌握模型在新资料上的表现,并以时间对模型进行评等,让资料科学家能将模型调校至最佳的状态。模型评估使用成本模型,可以将伪阳性和伪阴性的影响合併,让使用者能够纵观评量模型的效能。

另外,甲骨文也提供了模型解释功能,让使用者不必把机器学习当作一个黑盒子使用,云端基础设施资料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,资料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,云端基础设施资料科学提供了完整的团队协作功能,让组织可以共享专案,并且可进行版本控制,还能共享资料与笔记本连线对话(Session)。

模型目录也可以让团队成员共用既有的模型,在加以修改后部署使用。资料共享由团队安全政策控制,限制模型、程式码和资料存取的使用者,并且与甲骨文基础设施身份和存取管理服务整合。该服务也提供可重现性与可稽核性,即便原本的开发人员离开,接手人员也能重现结果,并且稽核相关资产。

云端资料科学平台除了能自动化机器学习部署模型的流程,还提供了其他资料和机器学习服务,像是甲骨文Autonomous Database就整合了机器学习演算法,开始支援Python和自动化机器学习,使用者将可以应用资料库内演算法开发模型,而直接在资料库中执行演算法的好处,便是能节省资料準备与资料移动的时间。

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