Oracle AnalyticsでのOracle Cloud Infrastructure Visionモデルの使用

事前トレーニング済のOracle Cloud Infrastructure (OCI) Visionモデルを使用して、機械学習(ML)や人工知能(AI)の専門知識なしで、画像認識およびテキスト認識をアプリケーションに組み込みます。

たとえば、OCIの事前トレーニング済Visionモデルを使用する場合、写真の中の車や顔などのオブジェクトを検出し、イメージにぼかしを入れて個人の身元を保護できます。

Oracle Analyticsは次のモデルをサポートします:

イメージ分類。
イメージの顔検出。
イメージのテキスト検出。
オブジェクト検出。

前提条件:

「Oracle AnalyticsのOracle Cloud Infrastructure Visionとの統合」を参照してください。
Visionモデルを使用した分析用のイメージの準備を参照してください。

ノート:

Oracle Analyticsを使用したOCI顔検出では、画像当たり最大250の顔を識別できます。

Oracle Analyticsのホーム・ページで、「作成」をクリックし、「データ・フロー」をクリックします。
準備されたデータセットを選択し、「追加」をクリックします。
「データ・フロー・ステップ」ペインで、AIモデルの適用をダブルクリックし、使用するモデルを選択します。
AIモデルの選択で、モデルをクリックしてから「OK」をクリックします
「モデルの適用」で、「パラメータ」を展開します。「入力列」リンクをクリックし、列を選択します。「入力タイプ」リストから、「入力列」のURLのタイプを選択します。
- バケットごとにソース・イメージを参照する場合は、「入力列」で「URL」を選択し、「入力タイプ」で「バケット」を選択します。
  
  図vision_parameters.pngの説明
- ソース・イメージを個別に参照する場合は、「入力列」で「ファイルの場所」を選択し、「入力タイプ」で「イメージ」を選択します。
オブジェクト検出、イメージ分類およびテキスト検出分析モデルのパラメータ・オプションを参照してください。
「出力」および「パラメータ」オプションを使用して、モデルを構成します(使用可能なオプションは、モデル・タイプによって異なります。オンスクリーン・ガイダンスを使用してください)。

図oci-vision-face-recognition.pngの説明
「データ・フロー・ステップ」ペインで、「データの保存」をダブルクリックします。
データセットの名前を入力し、データセットを保存する場所を選択します。
たとえば、データセットを「駐車場分析結果」という名前にすることができます。
「保存」をクリックしてデータ・フローの名前を入力し、「OK」をクリックしてデータ・フローを保存します。
「データ・フローの実行」をクリックしてイメージを分析し、結果を新しいデータセットに出力します。
Oracle Analyticsのホーム・ページで、「データ」をクリックし、ステップ8で指定したデータセットを開きます。
データセットを使用して、結果を分析します。「顔検出、オブジェクト検出、イメージ分類およびテキスト検出分析モデル用に生成された出力データ」を参照してください。

イメージが20,000未満の場合は、単一のデータ・フローで処理できます。イメージが20,000を超える場合は、個別のデータ・フローを作成して各バケットを処理し(つまり、バケットごとに個別のデータセットを使用し)、シーケンスを使用して複数のデータ・フローを順番に処理します。複数のデータ・フローを作成した後、Oracle Analyticsのホーム・ページで、「作成」、「シーケンス」の順にクリックします。

生成されたデータセットを見つけるには、Oracle Analyticsホーム・ページから、「データ」、「データセット」の順に移動します。

図vision_output_ds.pngの説明

生成された結果の詳細は、「顔検出、オブジェクト検出、イメージ分類およびテキスト検出分析モデル用に生成された出力データ」を参照してください。