説明
https://blogs.oracle.com/machinelearning/post/using-svd-for-Dimensionity-reduction

説明
OML AutoML UIを使用して機械学習モデルを管理する場合、OML AutoML UI内からOracle Machine Learning (OML)モデルに対して実行できるアクションは次の3つです。
* OML データベース内モデルから自動生成された OML4Py コードを含むノートブックを作成し、モデルのさらなる調整とバッチ スコアリングを可能にします。この機能を使用すると、ユーザーは選択したモデルを OML4Py コードを含むノートブックとしてエクスポートして、モデル構築プロセスを再現し、モデルの評価、スコアリング、展開などの追加タスクを実行できます1。
* OML データベース内モデルを REST エンドポイントにデプロイします。この機能により、ユーザーは選択したモデルを RESTful Web サービスとしてデプロイでき、外部アプリケーションやツールからアクセスしてリアルタイムのスコアリングや予測を行うことができます2。
* OML データベース内モデルの実験に関連するモデル統計を確認します。この機能
* ユーザーは、アルゴリズム名、ハイパーパラメーター、パフォーマンス メトリック、機能の重要性、混同行列 3 などのモデルの詳細を表示できます。

* Oracle Analytics CloudとOracle Autonomous Databaseは、Oracle Machine Learning12と統合された2つのOracle Cloudサービスです。
※Oracle Analytics Cloudは、データの準備、分析、可視化、機械学習のための統合プラットフォームを提供する包括的なクラウドサービスです。Oracle Machine Learning Notebook をサポートしており、データ サイエンティストやその他のデータ専門家が SQL、PL/SQL、Python、R1 を使用して共同作業できるようになります。
* Oracle Autonomous Database は、データ ウェアハウジング、トランザクション処理、JSON ドキュメント ストレージなどのさまざまなワークロードをサポートする、自動運転、自己保護、自己修復機能を備えたクラウド サービスです。これには、ユーザーが REST API2 を使用して機械学習モデルを構築、デプロイ、管理できるようにする Oracle Machine Learning Services が含まれています。

説明
https://apexapps.oracle.com/pls/apex/dbpm/r/livelabs/view-workshop?wid=891&clear=180&session=109742845

* 教師なし機械学習は、アルゴリズムがラベルなしのデータのみからパターンを学習する機械学習の一種です34。教師なし学習アルゴリズムは、人間の専門家による監視や指導なしに、データ内の隠れた構造やグループを発見します34。
* 教師なし機械学習に関して正しい 3 つの記述は次のとおりです。
* モデルの構築においてアルゴリズムをガイドする既知の結果はありません。教師なし学習アルゴリズムには、最適化するための事前定義されたターゲット変数や結果がありません。彼らは、データの固有の特性に依存して、意味のあるパターンまたはクラスターを見つけます34。
* 教師ありアルゴリズムの準備ステップとして使用できます。教師なし学習アルゴリズムは、教師あり学習アルゴリズムを適用する前の探索的データ分析、特徴抽出、次元削減、またはデータの前処理に役立ちます34。
※ラベルなしのデータを使用しています。教師なし学習アルゴリズムでは、学習にラベル付きデータや注釈を必要としません。テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの生データまたは非構造化データを操作できます34。