S potěšením oznamujeme obecnou dostupnost nové funkce Oracle Machine Learning pro Python (OML4Py), Spatial AI. OML4Py Spatial AI poskytuje specializované algoritmy strojového učení, které zahrnují efekty polohy.
Použití strojového učení s prostorovými algoritmy
Může zlepšit kvalitu modelu a pře
snost předpovědi zohledněním vlivů polohy. Například algoritmy prostorové regrese jsou schopny zlepšit předpovědi domácí hodnoty tím, že zahrnou vliv sousedních domácích hodnot. Prostorové algoritmy vám také umožňují detekovat vzory polohy, jako je prostorové shlukování dopravních nehod. Jako součást OML4Py na Autonomous Database Serverless poskytuje Spatial AI jednotné prostředí pro prostorové pracovní postupy ML, které minimalizuje přesun dat do externích ML strojů, zjednodušuje vaši architekturu a zrychluje čas potřebný k dosažení hodnoty. Přehled OML4Py Spatial AI naleznete zde.
K dispozici jsou vzorové notebooky, které vám pomohou začít. V uživatelském rozhraní Oracle Machine Learning přejděte na Šablony > Příklady a filtrujte „prostorové“. Kliknutím na název ukázkového poznámkového bloku se otevře v režimu pouze pro čtení, abyste si mohli prohlédnout obsah. Chcete-li vytvořit vlastní upravitelnou/spouštěcí kopii ukázkového poznámkového bloku, nejprve vyberte ukázkový poznámkový blok kliknutím na dlaždici, klikněte na „Vytvořit poznámkový blok“ a poté vyberte svůj projekt. Začněte s notebookem „OML4Py Spatial AI Run Me First“, abyste získali ukázková data, a poté vyzkoušejte další notebooky podle oblastí vašeho zájmu.
Po nasazení dat lze ukázkové notebooky spustit v libovolném pořadí. Například v ukázkovém notebooku OML4Py Spatial AI Agglomerative Clustering and Regionalization použijete prostorový algoritmus ML, který kombinuje sady skupin sčítání lidu do širokých oblastí na základě podobných demografických údajů. Takové regiony jsou užitečné pro regionální marketing, kde se strategie upravují na základě lokalizovaných demografických údajů a souvisejících nákupních vzorců. Následující obrázek ukazuje výsledky neprostorového shlukování založeného výhradně na podobných hodnotách rysů (vlevo) a výsledky shlukování pomocí prostorového algoritmu ML, který kombinuje oblasti do oblastí na základě podobnosti hodnot rysů a umístění.
Pro více informací:
Zdroj: Oracle
