Oracle AnalyticsをOracle Cloud Infrastructure Visionと統合
Oracle AnalyticsをOracle Cloud Infrastructure (OCI) Visionと統合してイメージまたはビデオを分析し、機械学習や人工知能の専門知識を必要とせずに、顔、オブジェクトまたはラベルを検出します。 たとえば、写真内の車やビデオ内の顔を識別できます。
Oracle AnalyticsとVisionの統合の概要
Visionは、Oracle Cloud Infrastructureが提供する複数の人工知能(AI)サービスの1つです。 データ・サイエンスの専門知識がなくても、機械学習や人工知能を適用することができます。
Oracle AnalyticsをVisionと統合すると、イメージおよびビデオを分析して、オブジェクト、テキスト、フェースなどを検出できます。 このAI分析は、Oracle Analyticsのデータ・フローからVisionサービスを起動して実行します。
Oracle Analyticsは、事前トレーニング済モデルをサポートします。
サマリー
| 分析タイプ | イメージ | ビデオ |
|---|---|---|
| 分類 |  |
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| 顔 | |
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| ラベル | |
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| オブジェクト | |
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| テキスト | |
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事前トレーニング済モデル
- 顔検出 - イメージまたはビデオ内に顔があることを識別します。 たとえば、このモデルで返された顔の位置に関する情報を使用して画像にぼかしを入れ、画像内の人の身元がわからないようにすることが必要な場合があります。
-
イメージ分類 - 固定カテゴリ・セットを使用して(ビデオではなく)イメージにラベルを割り当てます。
- ラベル検出 - ビデオ内にラベルがあることを識別します。
-
オブジェクト検出 - イメージまたはビデオ内の現実のオブジェクトや特定のパターンのインスタンスを検出します(たとえば、猫、犬、自転車、航空機、ラベルなど)。
-
テキスト検出 - イメージまたはビデオのテキストを検出します。 印刷または手書きのテキストをデジタル形式に変換します。
カスタム・トレーニング済モデル
カスタム・トレーニング済モデルは、特定の目的のために画像およびパターンを検出するように修正および微調整されます。 たとえば、事前トレーニング済モデルは電気回路を識別できますが、カスタム・トレーニング済モデルは、電気回路を構成する電気部品(レジスタ、LED、ダイオード、コンデンサなど)を識別するように設計できます。 「Visionチュートリアル」を参照してください。
OCI VisionとOracle Analyticsの統合に必要なポリシー
Oracle AnalyticsをOCI Visionと統合するには、必要なセキュリティ・ポリシーがあることを確認します。
Oracle Analytics CloudとOCIテナンシ間の接続で指定するOCIユーザーには、使用するOCIリソースを含むコンパートメントに対する読取り、書込みおよび削除権限が必要です。 OCIユーザーが次の最小限のOCIセキュリティ・ポリシーを持つユーザー・グループに属していることを確認してください OCIテナンシにOracle Analyticsから接続する場合は、OCI APIキーまたはリソース・プリンシパルを使用できます。
ノート:
Oracle Cloud ID (OCID)は、OCIで使用されるリソース識別子です。ノート:
リソース・プリンシパルの場合、コンパートメントの下にすべてのアナリティクス・インスタンスを含めるには、{request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}のかわりに{request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'}を指定します。
| APIキー・ポリシー | リソース・プリンシパル・ポリシー |
|---|---|
Allow group <group_name> to manage ai-service-vision-family in tenancy |
Allow any-user to manage ai-service-vision-family in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Allow group <group_name> to read buckets in compartment <compartment_name> |
Allow any-user to read buckets in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Allow group <group_name> to manage objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<staging_bucket_name>' |
Allow any-user to manage objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<staging_bucket_name>'} |
Allow group <group_name> to read objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<images_bucket_name>' |
Allow any-user to read objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<images_bucket_name>'} |
Allow group <group_name> to read objectstorage-namespaces in tenancy |
Allow any-user to read objectstorage-namespaces in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Oracle AnalyticsをVisionと統合するための一般的なワークフロー
Oracle AnalyticsをVisionと統合し、オブジェクト検出、イメージ分類またはテキスト検出を実行するために必要な次のタスクを実行します。
| タスク | 説明 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 前提条件の確認 | Oracle AnalyticsからOCIテナンシに接続するユーザーに、必要なセキュリティ・ポリシーがあることを確認します。 | OCI VisionとOracle Analyticsの統合に必要なポリシー |
| OCI Visionへの接続 | Visionサービスへの再利用可能な接続を作成します。 | Oracle Cloud Infrastructureテナンシへの接続の作成 |
| 分析するイメージまたはビデオの準備 | イメージおよびビデオの前提条件を確認します。
次に、分析するイメージまたはビデオを参照するデータセットを作成し、それをOracle Analyticsにアップロードします。 |
|
| モデルをOracle Analyticsで使用可能にします | VisionモデルをOracle Analyticsに登録して、データ・フローで使用できるようにします。 | Oracle AnalyticsでVisionモデルを使用可能にします |
| イメージまたはビデオの処理 | データ・フローを使用してVisionを適用し、イメージまたはビデオを分析します。 | Oracle AnalyticsでのOracle Cloud Infrastructure Visionモデルの使用 |
| 結果の分析 | データ・フローによって生成された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 |
OCI Visionモデルを使用した分析用のイメージおよびビデオの前提条件
Oracle AnalyticsでVisionモデルを使用してイメージまたはビデオの処理を開始する前に、次の前提条件に従います。
概要
OCI Object Storageのバケットを使用して、分析するイメージを格納し、これらのイメージにアクセスするためのデータセットをOracle Analyticsに作成します。
ほとんどの場合、入力イメージとVisionモデルは同じOracle Cloudアカウント(テナンシ)に格納されます。 入力イメージとVisionモデルが異なるテナンシに格納されている場合、入力イメージを含むストレージ・バケットの可視性が「パブリック」であり、データ・フローの入力データセットが個々のイメージURLを含むことを確認する必要があります(ステップ4を参照)。 バケットを公開する方法については、「バケットの表示の変更」を参照してください。
イメージ
Oracle Analyticsのデータ・フローでは、1回の実行で最大20,000個のイメージを処理できます。 処理するイメージが20,000を超える場合は、OCIのオブジェクト・ストレージ&アーカイブ・ストレージで、それぞれに20,000個以下のイメージを含む複数のバケットを作成します。 次に、バケットごとに個別のデータセットおよびデータ・フローを作成し、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。
ビデオ
- サポートされているビデオ形式: .mov、.mp4、.h264、.mkv、.webm。
- 最大20GBおよび10時間の長さ。
- 個々のビデオは最大1GBまで可能。
- 各Oracle Analyticsデータ・フロー実行では、約50分のビデオを処理できます。 正確な制限は、ビデオ・ファイルのサイズ、解像度および形式によって異なります。
OCI Visionモデルを使用した分析用のイメージまたはビデオの準備
OCI Object Storageのバケットを使用して、分析するイメージを格納し、これらのイメージにアクセスするためのデータセットをOracle Analyticsに作成します。
ほとんどの場合、入力イメージとVisionモデルは同じOracle Cloudアカウント(テナンシ)に格納されます。 入力イメージとVisionモデルが異なるテナンシに格納されている場合、入力イメージを含むストレージ・バケットの可視性が「パブリック」であり、データ・フローの入力データセットが個々のイメージURLを含むことを確認する必要があります(ステップ4を参照)。 バケットを公開する方法については、「バケットの表示の変更」を参照してください。
- OCIコンソールで、「オブジェクト・ストレージとアーカイブ・ストレージ」に移動し、イメージを格納するためのバケットを作成します。
- イメージまたはビデオをバケットにアップロードします。バケットに無関係なファイルが含まれていないことを確認します。 Oracle Analyticsは、バケット内のすべてのファイルを処理します。バケットはプライベートまたはパブリックにできますが、OCIユーザーがアクセスでき、イメージに対するOCI汎用制限に準拠している必要があります。 OCIのドキュメントを参照してください。 イメージおよびビデオを参照するには、「URLパス(URI)」の値を使用します。
- バケット内のすべてのイメージまたはビデオを処理するには、バケットURLをCSVファイルに追加します。
- バケットURLをCSVファイルに
Bucket URL値として貼り付けます。イメージが20,000を超える場合は、通常、最大20,000イメージで構成される複数のバケットを作成し、バケットごとに個別のデータセットを作成します。
- バケットURLをCSVファイルに
- イメージを個別に参照するには、フィールドID、イメージ名およびファイルの場所を含むCSVファイルを作成し、分析するイメージの一意のID、名前およびURIをファイルに移入します。
- ビデオを個別に参照するには、フィールドIDおよびURLを含むCSVファイルを作成し、分析するビデオの一意のIDおよびURIをファイルに移入します。
VisionモデルをOracle Analyticsで使用可能にします
イメージまたはビデオを分析して、データ・フローを使用してオブジェクト検出、イメージ分類またはテキスト検出を実行できるように、VisionモデルをOracle Analyticsで使用できるようにします。
- Oracle Analyticsホーム・ページで、「ページ・メニュー」
をクリックし、「モデル/関数の登録」を選択して、「OCI Visionモデル」を選択します。 - 「Visionモデルの登録」ダイアログの「接続から」で、「Oracle Cloud Infrastructureテナンシへの接続の作成」で作成した接続をクリックします。使用可能なモデルのリストが表示されます。
- 使用可能なモデルのリストで、イメージ・データに適用するモデルをクリックします。たとえば、写真の車を検出するには、「事前トレーニング済オブジェクト検出」を選択するか、ビデオの顔を検出するには、「事前トレーニング済ビデオ面検出」を選択します。
