説明
Oracle Machine Learning Notebooks 使い慣れたオープンソースベースの Apache Zeppelin ノートブック テクノロジを使用して、データ サイエンティストと開発者の生産性を向上させ、学習曲線を短縮します。ノートブックはSQL、PL/SQL、PythonおよびOracle Autonomous Databaseのマークダウン・インタープリタをサポートしているため、ユーザーはモデルの開発時に選択した言語で作業できます。インタラクティブな製品ツアーを見る Oracle Machine Learning Notebooks with Autonomous Data Warehouseのドキュメント Oracle Machine Learning Notebooks with Autonomous Transaction Processingのドキュメント Oracle Ma-chine Learning Notebooks with Autonomous JSON Databaseのドキュメント

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https://oralytics.com/2021/03/15/oml4py-automl-an-example/

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ワークスペース権限の付与 ワークスペースへのアクセス権限を付与すると、Oracle Machine Learning で他のユーザーと共同作業できます。ワークスペースにはプロジェクトとノートブックが含まれています。マネージャー、開発者、閲覧者などのさまざまな種類の権限を付与することで、別のユーザーがワークスペースを表示したり、プロジェクトやノートブックでさまざまなタスク (ノートブックの編集、作成、更新、削除、実行、表示など) を実行したりできるようになります。すぐ。権限の種類の詳細については、「ワークスペースの権限の種類について」を参照してください。注意: 権限タイプとして「マネージャー」または「開発者」を付与すると、ユーザーはアカウントでいつでもテーブルの削除、テーブルの作成、スクリプトの実行を行うことができます。閲覧者権限タイプを持つユーザーは、ノートブックの表示のみが可能であり、ノートブックを実行したり、ノートブックに変更を加える権限はありません。

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https://docs.oracle.com/en/database/oracle/machine-learning/oml-notebooks/omlug/using-oracle-machine-learnin OML4Py 属性の重要性: このテンプレート ノートブックを使用して、最大の影響力を持つ主要な属性を特定します。ターゲットの属性。教師ありモデルのビルド データ内のターゲット属性は、予測する属性です。テンプレートは、SH スキーマ データを使用して属性重要度モデルを構築します。
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/machine-learning/oml4py/1/mlpar/ 属性重要度クラス oml.ai(model_name=None, model_owner=None, **params) データベース内属性重要度モデル ターゲット変数 (数値列またはカテゴリ列) を予測するときに、変数 (別名属性または列) の相対的な重要性を計算します。この関数は、対応する Oracle Ad-vanced Analytics のデータベース内アルゴリズムを公開します。Oracle Advanced Analytics は、属性の重要度の予測関数をサポートしていません。属性の重要度の結果は、予測影響に従ってランク付けされたビルド データの属性です。ランキングと重要度の尺度は、属性の選択に使用できます。
属性の重要度 : oml.DataFrame 応答変数を予測するための予測子変数の相対的な重要性。これには次のコンポーネントが含まれます: * 変数: 予測子変数の名前 * 重要度:
予測子変数の重要度 * ランク: 重要度の値に基づく予測子変数のランク。

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https://docs.oracle.com/en/database/oracle/machine-learning/oml4sql/21/mlsql/oracle-machine-learning-sql-guid