Anunciando Spatial AI: Potencia tus aplicaciones con la nueva inteligencia espacial en ADB-S

En esta sesión del Autonomous Database Learning Lounge, los equipos de producto de bases de datos autónomas de Oracle (Autonomous Database) y de Oracle Spatial presentaron el nuevo Spatial AI, que es una nueva funcionalidad de Oracle Machine Learning para Python (OML4Py) en Autonomous Database Serverless que provee algoritmos especializados de aprendizaje automático para incorporar los efectos de la ubicación.
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=== Enlaces de la Sesión ===
Documentación del Spatial AI
https://docs.oracle.com/en/cloud/paas...
API reference for Spatial AI
https://docs.oracle.com/en/cloud/paas...
=== Enlaces del Autonomous Database ===
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Tema Principal
Ramu Murakami Gutierrez, Product Manager explicó como Spatial AI es una nueva funcionalidad de Oracle Machine Learning para Python (OML4Py) en Autonomous Database Serverless (ADB-S) y que provee algoritmos especializados de aprendizaje automático para incorporar los efectos de la ubicación.
Spatial AI puede mejorar la calidad del modelo ML y la precisión de la predicción. Por ejemplo, se demostró como los algoritmos de regresión espacial pueden mejorar la predicción del valor de las viviendas considerando el valor de viviendas vecinas.
Los algoritmos espaciales permiten detectar también patrones de ubicación, como lo son cúmulos de accidentes de tráfico. Spatial AI, que forma parte de OML4Py en Autonomous Database Serverless, proporciona flujos de trabajo de ML espaciales en un mismo entorno, minimizando el movimiento de datos a motores de ML externos, simplificando la arquitectura y acelerando la generación de valor.
Momentos destacados:
01:27 Agenda
02:37 Enlaces importantes sobre el Autonomous Database
03:28 Potencia tus aplicacionesc on la nueva inteligencia espacial en ADB-S
06:01 Tecnologías Clave - OML4Py y ADB-S
07:13 OML4Py Spatial AI - obten información a partir de datos espaciales
08:07 Demo en Vivo: Demostración del Spatial AI en Oracle Machine Learning en Autonomous Database
08:36 Demo en Vivo: Identificando los template de ejemplo disponibles sobre Spatial AI dentro de Oracle Machine Learning
09:17 Demo en Vivo: Template de ejemplo del "OML4Py Spatial AI Run-me-first"
10:05 Demo en Vivo: Template de ejemplo del "OML4Py Spatial AI Hotspot Clustering"
12:37 Oracle Spatial - tipo espacial nativo y análisis espacial
15:18 OML4Py Spatial AI - algoritmos de Spatial ML
15:49 Escenarios comunes abordados por algoritmos Spatial ML
19:20 OML4Py Spatial AI - Pre-configurado para OML4Py de Autonomous Database Serverless
20:52 OML4Py Spatial AI - Capacidades
24:56 OML4Py Spatial AI - Algotirmos
26:42 OML4Py Spatial AI - SpatialDataFrame
28:37 Ejemplos de Spatial AI en uso con datos del Censo de los Estados Unidos agregados por grupo regional (Block Group)
29:34 Proxy de SpatialDataFrame a tablas de Oracle Spatial
30:40 Operación espacial realizada en la base de datos
31:11 Ingenería de entidades para agregar una métrica espacial
32:12 Rellenar los datos vacíos con el algoritmo de ML espacial
33:00 Análisis exploratorio y autocorrelación espacial
33:37 Detección de grupos de densidad
34:22 Detección de puntos calientes y puntos fríos en los datos de Oracle Spatial
34:46 Selección automática del algoritmo de regresión espacial
35:35 OML4Py Spatial AI - Conclusiones
36:39 Demo en Vivo: Ejemplo de uso del algoritmo LOF (Factor de Outlier Local) para detección de valores atípicos en accidentes en Chicago
42:37 Resursos para conocer más sobre Spatial AI
44:39 P&R: Esta nueva funcionalidad en OML4Py tendra relacion con la imagen del Marketplace de spatial o cual seria la diferencia?
45:32 Enlaces importantes sobre el Autonomous Database
45:52 Reflexiones finales

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