Oracle Cloud Data Science Platform, una piattaforma per supportare la collaborazione dei team di data science

La Oracle Cloud Infrastructure Data Science Platform è un servizio destinato ai team di data science che vuole distinguersi da quelli già esistenti mettendo l'accento sulla condivisione di dati e informazioni. Uno dei principali problemi in questo ambito è infatti garantire ai team l'accesso ai dati corretti e la carenza di strumenti per costruire e implementare modelli di machine learning efficaci. Carenze alle quali Oracle vuole mettere una pezza con una sere di funzioni dedicate ai team: 

• Progetti condivisi - supportano gli utenti nell'organizzazione del lavoro, abilitando il controllo di versione e permettendo di condividere in modo affidabile il lavoro del team
• Cataloghi di modelli - che permettono di condividere in modo affidabile modelli già costruiti e gli elementi necessari per modificarli e implementarli
• Policy di sicurezza “di squadra” -  così da garantire agli utenti il totale controllo sull'accesso a modelli, codici e dati
• Riproducibilità e verificabilità - che aiutano a tenere traccia di tutti gli asset rilevanti, così da poter riprodurre e sottoporre a audit i modelli

“Avere modelli di machine learning efficaci è la base per il successo dei progetti di data science, ma il volume e la varietà di dati da gestire può bloccare queste iniziative prima ancora che decollino” - spiega Greg Pavlik, senior vice president product development, Oracle Data and AI Services - "Con Oracle Cloud Infrastructure Data Science, stiamo migliorando la produttività dei singoli data scientist automatizzando tutto il loro flusso di lavoro, con in più importanti strumenti che supportano il lavoro di squadra, per fare in modo che i progetti di data science generino valore reale per le imprese”. 

Le funzionalità di Oracle Cloud Infrastructure Data Science Platform

Per far risparmiare tempo e ridurre il margine di errore, la piattaforma di Oracle dedicata al data science introduce le seguenti funzioni:

• Selezione e tuning automatizzati degli algoritmi con AutoML
• Selezione di funzionalità predittive automatizzate
• Valutazione dei modelli e spiegazione del modello

Le Applicazioni concrete della piattaforma di Oracle

Per chi non lavora nel settore, può essere complicato comprendere gli scenari di utilizzo di simili piattaforme. Un esempio concreto arriva da AgroScout, azienda che opera nel settore agricolo e che sfrutta l'intelligenza artificiale per individuare in anticipo le malattie delle coltivazioni, così da migliorare le rese e limitare l'uso di pesticidi.Per creare i suoi dataset, Agroscuot si affida sia ai dati inseriti manualmente dagli agricoltori, sian da altri acquisiti automaticamente da droni a basso costo.

"Il successo si basa sulla capacità di gestire un flusso continuo e crescente di dati in ingresso, e sulla nostra soluzione AI che trasforma quei dati in informazioni per prendere decisioni e arrivare all'agricoltura di precisione, su larga scala" - spiega imcha Shore, Founder e CEO di AgroScout - "La velocità, scalabilità agilità di Oracle Cloud ci hanno aiutati a realizzare il nostro sogno. Ora si aprono nuovi orizzonti, perché Oracle Cloud Infrastructure Data Science permetterà ai nostri data scientist di lavorare meglio insieme per costruire, allenare e implementare modelli di machine learning. Questa nuova offerta riduce i costi, aumenta l’efficienza e ci sta aiutando a diffonderci più velocemente a livello mondiale”.