למידת מכונה ב-Oracle AI Database

למידת מכונה ב-Oracle AI Database מאפשרת חקר והכנת נתונים ומידול ML בקנה מידה רחב באמצעות SQL, ‏R, ‏Python, ‏REST, ‏AutoML וממשקי No-Code.היא כוללת יותר מ-30 אלגוריתמים עתירי ביצועים שפועלים בתוך מסד הנתונים לשימוש מיידי ביישומים, וכן סוכן בינה מלאכותית לתהליכי מדעי נתונים בשפה טבעית.

קרא את החדשות

לקוח OML4Py 2.1 זמין כעת ל-Windows

לקוח Oracle Machine Learning for Python (OML4Py) 2.1 זמין כעת למשתמשי Windows ומאפשר למדעני נתונים ולמפתחים לבנות, לאמן ולפרוס מודלי למידת מכונה ישירות ממחשבי Windows ניידים ומתחנות עבודה, ללא צורך בלקוח Linux מקומי או במחשב וירטואלי.

גלו כיצד אתם יכולים להתחיל לעבוד איתו
שילוב GitHub זמין כעת לניהול גרסאות, סנכרון ושיתוף משופרים ב-OML Notebook

מחברות Oracle Machine Learning (OML) מתחברות כעת ישירות למאגרי GitHub, ומאפשרות יבוא חלק של מחברות OML,‏ Jupyter ו-Zeppelin וסנכרון שינויים

ראו כיצד להשתמש
אפשרויות משופרות לפריסת מודלי Embedding עם OML4Py ו-OML4SQL

Oracle Machine Learning for Python (OML4Py) 2.1.1 ו-OML4SQL תומכים כעת במודלי ONNX Embedding גדולים באמצעות נתונים חיצוניים ושיתוף בזיכרון ב-Oracle AI Database 23.26.1. התמיכה מאפשרת מודלים גדולים יותר ומייעלת את השימוש בזיכרון בסביבות עם עבודה מקבילית.

\השתמשו במודלי Embedding חזקים יותר\\

למה כדאי לבחור בלמידת מכונה ב-Oracle AI Database?

לכל התכונות

שפרו את הפרודוקטיביות באמצעות האוטומציה המובנית של Oracle AI Database, ביצועי בתוך מסד הנתונים ויכולת הרחבה, תוך כדי זיהוי הטיות אפשריות בנתונים והבנת הגורמים המשפיעים על החיזוי.

סוכן מדעי הנתונים

מביא חוויה מודרנית ומבוססת צ'אט למחזור החיים של מדעי הנתונים, הפועלת בתוך מסד הנתונים עם ספק בינה מלאכותית ומודל שפה גדול לבחירתכם

פעולות בתוך מסד הנתונים

האיצו בניית מודלים וניקוד נתונים (data scoring) בקנה מידה רחב ישירות בתוך Oracle Exadata, באמצעות ארכיטקטורת הרחבה וטכנולוגיית Smart Scan לקבלת תוצאות מהירות יותר

ממשקי API לשפות מרובות

בחרו מבין ממשקי SQL, Python ו‑R לחקירה ולהכנה של נתונים בתוך מסד הנתונים, למידול למידת מכונה ולפריסת פתרונות. נוסף על כך, פרסו פתרונות Python ו-R באמצעות SQL ו-REST.

ללא העברת נתונים

עבדו נתונים ישירות ב-Oracle AI Database כדי לייעל את החקירה, ההכנה, בניית המודלים והפריסה, ובכך תפחיתו את זמן הפיתוח והמורכבות ותשפרו את אבטחת הנתונים

בניית מודלים ללא קוד

שפרו את הפרודוקטיביות של מדעני הנתונים ואפשרו למשתמשים שאינם מומחים להשתמש באלגוריתמים חזקים בתוך מסד הנתונים לסיווג ולרגרסיה באמצעות ממשק AutoML ללא קוד

ניטור נתונים ומודלים

קבלו תובנות לגבי ההתפתחות של הנתונים ומודלי למידת המכונה שלכם כדי לנקוט פעולות מתקנות במהירות ולמנוע בעיות ארגוניות משמעותיות באמצעות נקודות קצה של REST וממשקים ללא קוד

פריסה מהירה בסביבה ארגונית

העמידו מודלי למידת מכונה לשימוש במהירות באמצעות אפשרויות פריסה פשוטות דרך ממשקי SQL ו-REST.

BringYourOwn Model

יבאו מודלים של התמרת טקסט, סיווג, רגרסיה ואשכולות בפורמט ONNX לשימוש מ-SQL באמצעות ONNX Runtime בתוך מסד הנתונים. פרסו מודלים בפורמט ONNX ב-Oracle Machine Learning Services כדי לקבל תרחישי שימוש בהסקה בזמן אמת.

אבטחה מובנית

השתמשו ביכולות האבטחה וההצפנה המשולבות של Oracle AI Database, בהרשאות גישה לנתונים לפי תפקיד ובתמיכה במודלים בתוך מסד הנתונים ובמודלים של צד שלישי, וכן באובייקטים ובסקריפטים של R ו-Python.

פברואר 2026

אפשרויות משופרות לפריסת מודלי Embedding עם OML4Py ו-OML4SQL

שרי למוניקה, ייעוץ MTS, ניהול מוצרי בינה מלאכותית ולמידת מכונה, Oracle

Oracle Machine Learning for Python (OML4Py) גרסה 2.1.1 ו-OML4SQL תומכת כעת במודלי Embedding גדולים של ONNX באמצעות נתונים חיצוניים ושיתוף בזיכרון ב-Oracle AI Database 23.26.1, ובכך משפרת את יכולת ההתרחבות על ידי הגדלת מגבלות גודל המודל ומיטוב השימוש בזיכרון למשתמשים מקביליים

קראו את הפוסט המלא

בלוגים מומלצים

פברואר 2026היכרות עם יצוא ויבוא בהחסן הנתונים ב-OML4Py 2.1.1
מרץ 2026גרסה חדשה של ביצוע מוטמע עבור ממשקי API של REST ו-SQL ל-Python ול-R זמינה כעת
אוקטובר 2024שפרו את יישומי הבינה המלאכותית ולמידת המכונה שלכם עם אפשרויות גמישות של Bring Your Own Model
ספטמבר 2024הכרזה על Oracle Machine Learning Services Data Bias Detector

משאבים

מידע קשור

Oracle Analytics משלבת בינה מלאכותית/למידת מכונה בכל רחבי הפלטפורמה ומתאימה למשתמשים בכל רמות המיומנות, ממשתמשים עסקיים ועד מפתחים. הרחיבו את יכולות הבינה המלאכותית/למידת המכונה המובנות באמצעות Oracle AI Database Machine Learning ו-OCI AI Services כדי לתת מענה למגוון רחב יותר של תרחישי שימוש.

השתמשו בלמידת מכונה כדי לשפר את ניתוח הנתונים בענן שלכם

סייר יכולות ניתוח הנתונים – בינה מלאכותית ולמידת מכונה

למידת מכונה בארכיטקטורות המומלצות של Oracle AI Database

צפו בכל הארכיטקטורות המומלצות

ארכיטקטורה מומלצת

פלטפורמת למידת מכונה ב-Autonomous Data Warehouse

עם Oracle Autonomous AI Database, עומדים לרשותכם כל הכלים המובנים הדרושים לטעינה ולהכנה של נתונים, וכן לאימון, לפריסה ולניהול מודלים של למידת מכונה. שירותים אלה כלולים ב-Autonomous AI Database, אך יש לכם גם את הגמישות לשלב ולהתאים כלים אחרים כדי לעמוד בצורה הטובה ביותר בצורכי הארגון שלכם.
ארכיטקטורה מומלצת

פלטפורמת נתונים - מחסן נתונים עם שילוב מורכב

השתמשו במסגרת להעשרת נתוני יישומים ארגוניים בנתונים גולמיים ממקורות נוספים,ולשילוב מודלי למידת מכונה שמכניסים יכולות חכמות ותובנות חיזוי לתהליכים עסקיים.
ארכיטקטורה מומלצת

תכננו בית אגם נתונים לניתוח נתוני מלאי קמעונאי

גלו את טופולוגיית הפלטפורמה, הרכיבים ושיטות העבודה המומלצות להקמת בית אגם נתונים ב-OCI, לקליטה,איחוד וניהול של כמויות גדולות של נתונים ולנראות מלאי בזמן אמת.
ארכיטקטורה מומלצת

למידע נוסף על תוכן Oracle Architecture Center

Oracle Architecture Center מספק תבניות עיצוב מאומתות, דוגמאות ארכיטקטורה, מדריכי פעולה לפתרונות וקוד לפריסה כדי לסייע לכם ליישם את פתרונות הענן, ריבוי העננים, הענן המבוזר והסביבות המקומיות שלכם. השתמשו במידע זה כמדריך כדי להפיק את המרב מההשקעה שלכם.