오라클은 데이터 분석과 기계 학습 기능을 향상시키기 위한 새로운 업데이트를 통해 자율 데이터베이스 제공을 강화하고 있습니다. 최신 업데이트는 오라클이 자율 데이터베이스 서비스에서의 리더 위치를 확고히 하고 AWS, 구글 클라우드, Snowflake와 같은 경쟁 업체와의 경쟁 우위를 유지하기 위한 목적으로 이루어졌습니다.
주요 업데이트 중 하나는 작년에 소개된 Select AI라는 기능에 대한 대화 기능의 추가입니다. 이 업데이트로 Select AI는 이전 질문을 기억하고 후속 질문을 지원하는 능력을 갖추게 되었습니다. 이를 통해 사용자는 데이터베이스와 의미 있는 대화를 나눌 수 있습니다. Select AI의 새로운 기능은 개발자들이 질문을 반복하고 수정하는 부담에서 해방되어 생산성을 향상시킵니다.
또 다른 중요한 업데이트는 자율 데이터베이스 내에서 모델 모니터링을 위한 노코드 인터페이스의 도입입니다. 이 인터페이스는 기업 사용자가 광범위한 코딩 지식이 필요하지 않고도 기계 학습 모델을 모니터링하고 필요에 따라 조정할 수 있도록 지원합니다. 이 모델 모니터링 기능은 모델링 프로세스를 간소화하고 모델의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 합니다. 기후 모델링 및 공공 안전과 같은 다양한 분야의 개발자들에게 있어서도 이 기능은 필수적입니다.
또한, 오라클은 Oracle Machine Learning for Python의 새로운 공간 향상 기능을 통해 기계 학습 기능을 강화했습니다. 이 공간 향상은 데이터 과학자들이 기계 학습 모델에 위치 관계를 포함시킬 수 있도록 합니다. 데이터베이스 자체에서 공간 패턴을 감지하는 능력은 데이터를 외부로 이동하거나 복잡한 알고리즘을 작성할 필요를 없애고 모델의 정확성을 향상시킵니다.
뿐만 아니라, 오라클은 Autonomous Database의 Graph Studio를 위한 사용자 인터페이스를 도입하여 기업이 RDF 지식 그래프상의 속성 그래프 보기를 생성할 수 있게 했습니다. 이 기능은 기관적으로 분리된 데이터 간 복잡한 연관성을 포착하여 추가적인 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다.
오라클의 자율 데이터베이스에 대한 최신 업데이트는 자율 데이터베이스 기능을 제공하는 리더십을 강화합니다. 이러한 기능은 AI 기반 기능을 데이터베이스 내에 통합하는 산업 동향에 부합하며, 별도의 플랫폼이 필요하지 않도록 합니다. Select AI의 대화 기능, 개선된 모델 모니터링, 향상된 공간 분석, 직관적인 그래프 보기로 인해 오라클은 기업의 변화하는 요구에 맞춘 고급 데이터 플랫폼 혁신을 제공합니다.
데이터베이스 관리 시장이 계속 발전함에 따라 데이터 생태계가 종합적인 플랫폼으로 자리 잡을 것으로 예상됩니다. 오라클의 자율 데이터베이스는 지속적인 업데이트와 자율 기능을 통해 이러한 시장 변화의 전선에 선 자리에 자리 잡고 있으며, 기업의 데이터 및 분석 요구에 대한 강력한 올인원 솔루션을 제공합니다.
FAQ:
1. 오라클은 자율 데이터베이스 제공을 위해 어떤 업데이트를 진행했나요?
오라클은 데이터 분석과 기계 학습 기능을 향상시키기 위한 업데이트를 진행했습니다. 이 업데이트에는 Select AI에 대한 대화 기능 추가, 모델 모니터링을 위한 노코드 인터페이스, Oracle Machine Learning for Python의 공간 향상 기능, 그리고 Graph Studio를 위한 사용자 인터페이스가 포함됩니다.
2. Select AI란 무엇인가요?
Select AI는 사용자가 자연어 처리와 대형 언어 모델을 사용하여 데이터를 분석할 수 있는 기능입니다. 최신 업데이트로 인해 이제 Select AI는 이전 질문을 기억하고 후속 질문을 지원하는 기능을 갖추게 되어 데이터베이스와 의미있는 대화를 할 수 있습니다.
3. 노코드 인터페이스를 통한 모델 모니터링은 사용자에게 어떤 이점을 제공하나요?
노코드 인터페이스는 기업 사용자가 광범위한 코딩 지식이 필요하지 않고도 기계 학습 모델을 모니터링하고 필요한 조정을 할 수 있도록 지원합니다. 이는 모델링 프로세스를 간소화하고 모델의 성능을 향상시킵니다.
4. Oracle Machine Learning for Python의 공간 향상 기능이란 무엇인가요?
공간 향상 기능은 데이터 과학자들이 기계 학습 모델에 위치 관계를 포함시킬 수 있게 해줍니다. 이는 데이터베이스 자체에서 공간 패턴을 감지함으로써 모델의 정확성을 향상시킵니다. 이를 통해 데이터를 외부로 이동하거나 복잡한 알고리즘을 작성할 필요가 없어집니다.
5. Graph Studio를 위한 사용자 인터페이스의 목적은 무엇인가요?
Graph Studio를 위한 사용자 인터페이스는 기관적으로 분리된 데이터 안의 복잡한 연관성을 포착하기 위해 기업이 RDF 지식 그래프상의 속성 그래프 보기를 생성할 수 있도록 도와줍니다. 이 기능은 추가적인 인사이트를 제공합니다.
중요 용어:
– 자율 데이터베이스: 오라클이 제공하는 자율 데이터베이스 기능을 갖춘 솔루션
– Select AI: 사용자가 자연어 처리와 대형 언어 모델을 사용하여 데이터를 분석할 수 있는 기능
– 모델 모니터링: 기계 학습 모델을 모니터링하고 조정하는 과정
– 공간 향상: Oracle Machine Learning for Python의 기능으로, 데이터 과학자들이 기계 학습 모델에 위치 관계를 포함시킬 수 있도록 해주는 개선사항
– Graph Studio: 자율 데이터베이스 내의 도구로, 기업이 RDF 지식 그래프상의 속성 그래프 보기를 생성할 수 있게 해줌
관련 링크:
– 오라클 자율 데이터베이스
– 오라클 자율 데이터베이스와 인공지능
– 오라클 기계 학습
– 오라클 자율 데이터베이스 Exadata X8
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