Oracle Machine Learningワークフローを使用した、コードなしの機械学習パイプラインの構築 (2026/06/02)
Oracle Machine Learningワークフローを使用した、コードなしの機械学習パイプラインの構築 (2026/06/02) https://blogs.oracle.com/machinelearning/build-machine-learning-pipelines-without-code-using-oracle-machine-learning-workflow 投稿者： Mark Hornick | Senior Director, AI and Machine Learning Product Management Oracle Autonomous AI Database Serverless の Oracle Machine Learning ユーザー インターフェイスの一部である Oracle Machine Learning Workflow は、コードを記述することなく、視覚的に機械学習パイプラインを構築するのに役立ちます。ドラッグ アンド ドロップ キャンバス、ガイド付き構成、および組み込みの検証機能により、データ準備からモデルのトレーニング、評価、予測、デプロイまでを単一のワークフローで実行できます。OML Workflow は、一般的な機械学習パイプライン タスクをコードなしで実行できるパスを提供すると同時に、OML Notebooks および OML API のコード優先の柔軟性も補完します。 Oracle Machine Learning (OML) アプリケーションに完全に統合された OML Workflow は、OML Notebooks、OML AutoML UI、OML Monitoring、および OML Services を補完し、Autonomous AI Database 内のデータに対して機械学習ワークフローを構築およびデプロイするためのエンドツーエンドのビジュアルなアプローチを提供します。 これが重要な理由 組織は、セキュリティを維持し、ガバナンスを管理し、コストを抑えながら、AIの導入を加速させたいと考えています。これまで、多くのAutonomous AI Databaseユーザーは、Python、SQL、またはRでコーディングしてMLパイプラインを作成してきました。これらのアプローチは強...