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Autonomous Database lleva la IA a sus datos

[19/02/2024] Oracle anunció que están introduciendo varias mejoras en Oracle Autonomous Database, incluidas nuevas innovaciones para integrar la IA y el aprendizaje automático avanzado en sus aplicaciones.

De acuerdo a lo comentado por George Lumpkin, vicepresidente de Gestión de Productos, en una entrada de blog, estas mejoras intuitivas y fáciles de usar incluyen:

  • Autonomous Database Select AI ahora permite a los desarrolladores crear aplicaciones habilitadas para IA que comprenden las preguntas en lenguaje natural de los usuarios en un hilo conversacional y obtienen respuestas de datos privados.
  • Una nueva mejora espacial en Oracle Machine Learning permite a las organizaciones incluir relaciones de ubicación en los modelos de aprendizaje automática para mejorar la precisión del modelo.
  • Una nueva interfaz de monitoreo de modelos "sin código" fácil de usar simplifica la detección oportuna de la calidad y la desviación del concepto en los modelos de aprendizaje automático.
  • Una nueva interfaz de usuario para Autonomous Database Graph Studio permite la creación de vistas de gráficos de propiedades en gráficos de conocimiento de Resource Description Framework (RDF) mediante un método de arrastrar y soltar, lo que permite a las organizaciones explorar las interconexiones entre silos de conocimiento sin codificación compleja ni duplicación de datos.

"Combinadas, estas mejoras en Autonomous Database reflejan el compromiso continuo de Oracle de proporcionarle las herramientas que necesita para integrar la IA y el ML en sus aplicaciones, lo que le permite obtener rápidamente información de los datos y tomar decisiones empresariales oportunas. Todas estas nuevas innovaciones están integradas directamente en Autonomous Database, lo que facilita que cualquier organización las aproveche de inmediato, sostuvo el ejecutivo.

https://www.youtube.com/watch?v=LWOZxqHnS5U&t=8s

Converse con sus datos

Lumpkin anotó que Select AI es una nueva función lanzada en septiembre del año pasado que le permite analizar sus datos a través de Autonomous Database utilizando lenguaje natura. "Una de las principales ventajas de Select AI es que puede hacer preguntas empresariales sin necesidad de entender dónde se almacenan los datos o cómo formular la consulta SQL. Es accesible para cualquier aplicación SQL y está disponible como una función integrada en Autonomous Database para que pueda aprovecharla inmediatamente. Ahora, Select AI es aún mejor con soporte para conversaciones.

Anteriormente, agregó el ejecutivo, con Select AI los usuarios podían hacer preguntas sobre sus datos a través del lenguaje natural ("¿Cuáles fueron mis ventas totales este año?") utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés). "Sin embargo, no había capacidad para recordar preguntas anteriores y basarse en ellas como preguntas de seguimiento. Select AI ahora pone ese historial de chat a disposición del LLM para que pueda interpretar el contexto de las preguntas de seguimiento. Los usuarios ahora pueden tener una "conversación" con su base de datos para explorar y reducir las respuestas que necesitan, al igual que una discusión de la vida real. Además, para ser completamente transparente y validar los resultados, ahora puede solicitar a Select AI que produzca el SQL generado y una descripción del procesamiento de la consulta.

Select AI se integra con OCI Generative AI

Recientemente, Oracle anunció que Select AI sería compatible con OCI Generative AI. "Hoy, informamos a las organizaciones de que ya está disponible la compatibilidad con OCI Generative AI. Puede acelerar el desarrollo de aplicaciones o crear nuevas soluciones empresariales combinando de forma segura los datos de su empresa privada en Autonomous Database con la productividad y la creatividad de la IA generativa. La IA generativa ayuda a mantener tus datos seguros: los datos nunca salen de Oracle Cloud Infrastructure (OCI), no se comparten con los proveedores de IA y se protegen con las capacidades avanzadas de Oracle Database, sostuvo Lumpkin.

Enriquecer los análisis aprovechando el contexto

Aplicar la semántica a los datos y a las relaciones de datos es muy valioso; La IA y los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizar esa semántica para ayudar a generar resultados más convincentes y fiables. Según el ejecutivo, hay dos mejoras significativas de Autonomous Database que le ayudarán a aprovechar ese contexto empresarial: el análisis de las relaciones y la conectividad definidas por gráficos de conocimiento y el uso de ubicaciones geográficas para crear modelos de aprendizaje automático más eficaces.

"Los gráficos de conocimiento RDF ayudan a aplicar el significado a las relaciones de datos mediante la captura de asociaciones complejas entre datos en silos institucionales. Las organizaciones pueden obtener información adicional de los datos dentro de los gráficos de conocimiento, pero no ha sido fácil hacerlo sin duplicar datos o codificar de manera compleja. Ahora, puede descubrir fácilmente relaciones ocultas aplicando el análisis de gráficos integrado de Autonomous Database, como la búsqueda de rutas, la centralidad y los algoritmos de detección de anomalías, a los gráficos de conocimiento a través de una vista de gráfico de propiedades. Configurar el modelo de gráfico de propiedades es fácil con una nueva interfaz de usuario sin código en Graph Studio, explicó Lumpkin.

En cuanto a las ubicaciones geográficas, el ejecutivo indicó que éstas pueden ser un insumo importante en una amplia gama de análisis predictivos. "Una nueva mejora de Oracle Machine Learning for Python (OML4Py) permite a los desarrolladores y científicos de datos crear modelos de aprendizaje automático que incorporan relaciones de ubicación, al tiempo que aprovechan el soporte nativo de Oracle Spatial para tipos de datos espaciales, índices y análisis. Los científicos de datos pueden detectar patrones espaciales a través de un enfoque cuantitativo, como la agrupación en clústeres espaciales, la regresión, la clasificación y la detección de anomalías, sin mover los datos fuera de la base de datos ni escribir algoritmos complejos por sí solos.

Lumpkin finalizó indicando que los avances en IA y aprendizaje automático avanzan a velocidades vertiginosas. "El uso de Autonomous Database ayuda a su organización a superar muchos de los desafíos de la adopción: la complejidad de los datos, la privacidad de los datos, los conjuntos de habilidades organizativas y la puesta en marcha de la analítica. No hay mejor momento para innovar con IA y ML.

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