MySQL HeatWave AutoML

Oracle MySQL HeatWave AutoMLは、統合および自動化されたセキュアな機械学習（ML）を提供し、MLの専門知識、データ移動、追加コストを必要とせずにMLモデルを構築、トレーニング、説明できるよう支援します。Oracle Cloud Infrastructure（OCI）、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureで利用可能です。

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MySQL HeatWaveがもたらす大きな成果
Nucleus Researchのアナリストは、 MySQL HeatWaveを使用している複数の組織にインタビューを行い、ハイブリッドのOLTP/OLAPクエリが100倍高速化するなど、大幅な運用改善が実現したことを報告しています。

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MySQL HeatWave AutoMLが使用される理由

統合されたMLによるアプリケーションの迅速な構築

統合されたMLにより、複雑で時間のかかる別のMLサービスへのデータ移動が不要になります。MySQLデータベースまたはオブジェクト・ストレージに保存されたデータに、MLのトレーニング、推論、説明を簡単に適用します。
機械学習の民主化

アルゴリズムの選択、モデル・トレーニングのためのインテリジェントなデータ・サンプリング、機能の選択、ハイパーパラメータの最適化など、MLのライフサイクルを自動化します。MLの専門知識は必要ありません。
データ・セキュリティのサポート

単一のセキュリティ構成と一元的なアクセス管理により、データを1つのデータ管理システムで管理します。すべての通信は認証され、暗号化されます。

MySQL HeatWave AutoMLの主な機能

包括的なML機能

MySQL HeatWave AutoMLは、異常検知、予測、分類、回帰、推奨システムなどのタスクをサポートし、これらはテキスト列に対しても実行できます。

組み込みの推奨システム

MySQL HeatWave AutoMLの推薦システムは、暗黙的なフィードバック（過去の購入履歴や閲覧行動など）と明示的なフィードバック（評価や「いいね！」など）の両方を考慮することで、たとえばパーソナライズされた次回購入に関する推薦事項の生成を支援できます。

説明可能なMLモデル

MySQL HeatWave AutoMLでトレーニングされたすべてのモデルは説明可能です。MySQL HeatWave AutoMLは予測結果を説明付きで提供するため、信頼性、公平性、規制コンプライアンスでサポートします。

データ・ドリフト検出

データドリフト検出機能は、トレーニングに使用したデータと新たに受信したデータの差異を検出することで、アナリストがモデルの再トレーニングのタイミングを決定するのに役立ちます。

インタラクティブなコンソール

インタラクティブなコンソールにより、ビジネスアナリストはSQLコマンドやコーディングを一切使用せずに、ビジュアル・インターフェースを使用してMLモデルを構築、トレーニング、実行、説明することができます。また、what-ifシナリオを詳細に検討し、ビジネスの前提条件を評価することもできます。

一般的なツールとの統合

MySQL HeatWave AutoMLは、JupyterやApache Zeppelinなどの一般的なノートブックと統合されています。

MySQL HeatWave AutoMLのお客様事例

MLの専門知識を持たないビジネス・アナリストや開発者は、顧客離れの予測を支援するためにMySQL HeatWave AutoMLを使用することができます。MLのライフサイクルは自動化され、データはデータベースから離れることがないため、セキュリティ・リスクの低減に役立ちます。モデルは一度構築すれば、顧客離れの確率を予測することができます。

MLの専門知識を持たないビジネス・アナリストや開発者は、不正なトランザクションの検出を支援するためにMySQL HeatWave AutoMLを使用することができます。MLのライフサイクルは自動化され、データはデータベースから離れることがないため、セキュリティ・リスクの低減に役立ちます。モデルは一度構築すれば、ランザクションに関連する不正の確率を予測できます。

開発者は、MySQL HeatWaveに組み込まれたMLと生成AIの複合的な機能を活用して、パーソナライズされたレコメンデーションを提供するアプリケーションを構築することができます。この例では、アプリケーションでMySQL HeatWave AutoML推奨システムを使用して、ユーザーの好みや、ユーザーが以前に注文した内容に基づいてレストランを推奨します。MySQL HeatWave Vector StoreでレストランのPDF形式のメニュー検索を支援して特定の料理を提案することで、顧客により大きな価値を提供できます。

MySQL HeatWave AutoMLに関する主要な業界アナリストの評価

「MySQL HeatWaveは、機械学習を正しく行います。MySQL HeatWave AutoMLにより、コスト効率が高く自動化された方法でデータにMLを導入することで、MySQL HeatWaveはMLの導入を加速します。」

Constellation Research、バイスプレジデント兼プリンシパル・アナリスト
Holger Mueller氏
「MySQL HeatWave AutoMLに組み込まれた自動化により、顧客はHeatWave AutoMLを目に見えて使いやすくなり、MLはデータ・サイエンティストの領域を超えるものになると確信しています。」

Moor Insights & Strategy、バイスプレジデント兼プリンシパル・アナリスト、Matt Kimball氏