Uso de modelos de OCI Vision en Oracle Analytics

Utilice los modelos predefinidos de OCI Vision para incorporar el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de texto en sus aplicaciones sin tener experiencia en aprendizaje automático (ML) ni en inteligencia artificial (IA).

Por ejemplo, puede utilizar la detección de objetos para identificar automóviles en las fotografías y poder difuminarlos a fin de proteger la identidad de las personas.
Los modelos de OCI Vision previamente entrenados son:
  • Clasificación de imágenes previamente entrenada
  • Detección de rostros previamente entrenada.
  • Detección de texto previamente entrenada.
  • Detección de objetos previamente entrenada.
Si tiene más de 20 000 imágenes para procesar, en Object Storage y Archive Storage de OCI, normalmente configura varios cubos que contengan no más de 20 000 imágenes cada uno. A continuación, cree un flujo de trabajo independiente para procesar cada cubo y utilice una secuencia para procesar varios flujos de datos de forma secuencial de modo que pueda procesar todas las imágenes.
Requisitos:
  1. En la página inicial de Oracle Analytics, haga clic en Crear y, a continuación, en Flujo de datos.
  2. Seleccione el juego de datos que enlaza a las imágenes que desea analizar y, a continuación, haga clic en Agregar.
  3. En el editor de flujos de datos, haga clic en Agregar paso (+).
  4. En el panel Pasos de flujo de datos, haga doble clic en Aplicar modelo de IA y, a continuación, seleccione el modelo que desea utilizar.
    Por ejemplo, puede seleccionar "Detección de objetos previamente entrenada" para detectar matrículas de automóviles. O bien, para detectar rostros en fotografías, puede seleccionar "Detección de rostros previamente entrenada".
  5. En Aplicar modelo, vaya a la sección Parámetros y configure los parámetros Columna de entrada y Tipo de entrada.
    • Si hace referencia a las imágenes de origen por cubo, en Columna de entrada seleccione URL, y en Tipo de entrada seleccione Cubos.

    • Si hace referencia a las imágenes de origen individuales, en Columna de entrada seleccione Ubicación de Archivo, y en Tipo de entrada seleccione Imágenes.
  6. Opcional: Utilice las opciones Entradas y Salidas para cambiar la configuración por defecto (las opciones disponibles dependen del tipo de modelo).

  7. En el editor de flujos de datos, haga clic en Agregar paso (+) y seleccione Guardar datos.
  8. Introduzca el nombre del juego de datos en el que se almacenarán los resultados de salida.
    Por ejemplo, puede denominar al juego de datos "Resultados de análisis de aparcamiento de automóviles".
  9. En el campo Guardar datos en, especifique la ubicación para guardar los datos de salida.
  10. Haga clic en Guardar, introduzca un nombre y una descripción del flujo de datos y haga clic en Aceptar para guardar el flujo de datos.
  11. Haga clic en Ejecutar flujo de datos para analizar las imágenes y obtener los resultados en un nuevo juego de datos.
    Si tiene menos de 20 000 imágenes, puede procesarlas en un único flujo de datos. Si tiene más de 20 000 imágenes, cree un flujo de datos independientes para procesar cada cubo (es decir, utilizando un juego de datos independiente para cada cubo) y utilice una secuencia para procesar varios flujos de datos de forma secuencial. Después de crear varios flujos de datos, en la página inicial de Oracle Analytics, haga clic en Crear y, a continuación, en Secuencia.
Cuando el flujo de datos haya completado el análisis, abra el juego de datos que ha especificado en el paseo 7.

Para buscar el juego de datos generado, en la página de inicio de Oracle Analytics, vaya a Datos y, después, a Juegos de datos.



Para obtener más información sobre los resultados generados, consulte Datos de salida generados para modelos de análisis de detección de objetos, clasificación de imágenes y detección de texto.