Integración de Oracle Analytics con OCI Vision

Integre Oracle Analytics con Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Vision para llevar a cabo la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la detección de texto sin necesidad de experiencia en aprendizaje automático o inteligencia artificial. Por ejemplo, puede que desee identificar automóviles en fotografías.

Temas:

Visión general de la integración de Oracle Analytics con Vision

Vision es uno de los diversos servicios de inteligencia artificial (IA) que proporciona Oracle Cloud Infrastructure. Le ofrece el potencial de aplicar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial sin necesidad de experiencia en la ciencia de datos.


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La integración de Oracle Analytics Cloud con Vision hace posible la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la detección de texto desde Oracle Analytics Cloud. Puede realizar este análisis de IA llamando al servicio Vision desde un flujo de datos en Oracle Analytics Cloud.

Vision incluye modelos previamente entrenados y modelos entrenados de forma personalizada.

Modelos previamente entrenados

Los modelos previamente entrenados permiten a los usuarios realizar tareas de análisis de imágenes en juegos de datos genéricos.

  • Detección de rostros: identifique la existencia de rostros en imágenes. Por ejemplo, puede que desee ocultar la identidad de las personas de las imágenes mediante la adición de un difuminado a la imagen utilizando la información de ubicación de rostro devuelta por este modelo.

  • Clasificación de imágenes: utilice un juego de categorías fijo para asignar etiquetas a imágenes.

  • Detección de objetos: busca una instancia de objetos del mundo real o patrones específicos en imágenes o vídeos; por ejemplo, gatos ,perros, bicicletas o un avión.

  • Detección de texto: convierta texto impreso o manuscrito a formato digital.

Modelo entrenado de forma personalizada

Los modelos entrenados de forma personalizada se calibran y ajustan para detectar imágenes y patrones para fines específicos. Por ejemplo, mientras que un modelo previamente entrenando puede identificar circuitos eléctricos, puede diseñar un modelo entrenado de forma personalizada para identificar los componentes eléctricos que forman un circuito eléctrico; por ejemplo, resistencias, LED, diodos y condensadores.

Políticas necesarias para integrar OCI Vision con Oracle Analytics

Para integrar Oracle Analytics con OCI Vision, asegúrese de que tiene las políticas de seguridad necesarias.

El usuario de OCI que especifique en la conexión entre Oracle Analytics Cloud y su arrendamiento de OCI debe tener permisos de lectura, escritura y supresión en el compartimento que contiene los recursos de OCI que desea utilizar. Asegúrese de que el usuario de OCI pertenece a un grupo de usuarios con las siguientes políticas de seguridad de OCI mínimas. Al conectarse a un arrendamiento de OCI desde Oracle Analytics, puede utilizar una clave de API o una entidad de recurso de OCI.

Nota: En el caso de la entidad de recurso, para incluir todas las instancias de Analytics de un compartimento, especifique {request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} en lugar de {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}.

Tabla 32-7 Políticas de seguridad necesarias para la integración de OCI Vision

Políticas de clave de API Políticas de entidad de recurso
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>'}

Flujo de trabajo típico para integrar Oracle Analytics con Vision

Realice estas tareas necesarias para integrar Oracle Analytics con Vision y llevar a cabo la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la detección de texto.

Tarea Descripción Más información
Revisión de requisitos Asegúrese de que el usuario que se conecta desde Oracle Analytics al arrendamiento de OCI tiene las políticas de seguridad necesarias. Políticas necesarias para integrar OCI Vision con Oracle Analytics
Conexión a OCI Vision Cree una conexión reutilizable al servicio Vision. Creación de una conexión al arrendamiento de OCI
Preparación de imágenes para su análisis Cree un juego de datos para las imágenes de origen que desee analizar y cárguelo en Oracle Analytics. Preparación de imágenes para el análisis con un modelo de Vision
Hacer que un modelo esté disponible en Oracle Analytics Registre un modelo de Vision en Oracle Analytics para hacer que esté disponible para los flujos de datos. Cómo hacer que un modelo de Vision esté disponible en Oracle Analytics
Procesamiento de las imágenes Utilice un flujo de datos para realizar una detección de objetos, una clasificación de imágenes o una detección de texto. Uso de modelos de OCI Vision en Oracle Analytics
Análisis de los resultados Utilice el juego de datos generado por el flujo de datos para analizar los resultados. Datos de salida generados para modelos de análisis de detección de objetos, clasificación de imágenes y detección de texto

Preparación de imágenes para el análisis con un modelo de Vision

Utilice cubos de Object Storage de OCI para almacenar las imágenes que desee analizar y, a continuación, cree un juego de datos para acceder a estas imágenes en Oracle Analytics.

En la mayoría de los casos, las imágenes de entrada y los modelos de Vision se almacenan en la misma cuenta (arrendamiento) de Oracle Cloud. Si las imágenes de entrada y el modelo de Vision se almacenan en arrendamientos diferentes, debe asegurarse de que la visibilidad del cubo de almacenamiento que contiene las imágenes de entrada sea pública y de que el juego de datos de entrada del flujo de datos contenga las URL de las imágenes individuales (como se describe en el paso 4). Para obtener información sobre cómo hacer que un cubo sea público, consulte Cambio de la visibilidad de un cubo.

Los flujos de datos de Oracle Analytics pueden procesar hasta 20 000 imágenes en una ejecución. Si tiene más de 20 000 imágenes para procesar, en Object Storage y Archive Storage de OCI, cree varios cubos que contengan no más de 20 000 imágenes cada uno. A continuación, cree un juego de datos y un flujo de datos independientes para cada cubo, y utilice una secuencia para procesar varios flujos de datos de forma secuencial.
  1. En la consola de OCI, vaya a Object Storage y Archive Storage y cree un nuevo cubo para almacenar las imágenes.
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  2. Cargue las imágenes en el cubo.
    Asegúrese de que el cubo no contiene ningún archivo que no proceda. Oracle Analytics procesa todos los archivos del cubo.
    El cubo puede ser privado o público, pero a él deben poder acceder los usuarios de OCI y debe cumplir los límites genéricos de imágenes de OCI. Consulte la documentación de OCI.
  3. Para procesar cada imagen de un cubo, agregue la URL del cubo a un archivo CSV.
    1. En Object Storage, seleccione el cubo para mostrar las imágenes en el cuadro de diálogo Objetos.
    2. Copie la URL de la barra de URL del explorador.
    3. Cree un archivo CSV con campos para ID, Bucket Name, y Bucket URL.
    4. Pegue la URL del cubo en el archivo CSV como valor de Bucket URL.
  4. Para procesar imágenes de forma individual, agregue los URI de imagen a un archivo CSV.
    1. Cree un archivo CSV con campos para ID, Image Name, y File Location.
    2. Para cada imagen de Object Storage, haga clic en el icono de tres puntos icono de tres puntos y seleccione Ver detalles de objeto.
    3. Copie el valor de Nombre y el valor de Ruta de acceso de URL (URI).
    4. Pegue el valor de Nombre en Image Name, y pegue el valor de Ruta de acceso de URL (URI) en File Location.
  5. En Oracle Analytics, haga clic en Crear y, a continuación, en Juego de datos.
  6. Cargue el archivo CSV que ha creado en el paso 3 o en el paso 4 y guarde el juego de datos.
Si tiene más de 20 000 imágenes, normalmente debe crear varios cubos con un máximo de 20 000 imágenes, así como un juego de datos independiente para cada cubo.

Cómo hacer que un modelo de Vision esté disponible en Oracle Analytics

Haga que un modelo de Vision esté disponible en Oracle Analytics para poder realizar la detección de objetos, la clasificación de imágenes o la detección de texto mediante flujos de datos.

  1. En OCI Object Storage, cree un cubo en un compartimento con un nombre adecuado (por ejemplo, MyVisionModelStagingBucket).
    Este cubo temporal:
    • Se debe crear en el compartimento accesible.
    • Se debe crear antes de registrar un modelo.
    • Puede tener visibilidad privada.
    • Se puede utilizar para varios modelos.
    • Se puede cambiar en la pantalla Inspeccionar.
  2. En la página de inicio de Oracle Analytics, haga clic en Menú de página puntos suspensivos de Menú de página, seleccione Registrar modelo/función y, a continuación, seleccione Modelos de OCI Vision.
  3. En el cuadro de diálogo Registrar un modelo de Vision, en De una conexión, haga clic en la conexión que ha creado en Creación de una conexión al arrendamiento de OCI.
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    Aparecerá una lista de los modelos disponibles.
  4. En la lista de modelos disponibles, haga clic en el modelo que desea aplicar a los datos de su imagen.
    Por ejemplo, para detectar automóviles en fotografías, seleccione Detección de objetos previamente entrenada. Aparecerá un panel de información que muestra los detalles del modelo.
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  5. En Nombre de modelo, especifique un nombre para identificar el modelo en Oracle Analytics.
  6. En Nombre de cubo temporal, introduzca el nombre que ha especificado en el paso 1 (por ejemplo, MyVisionModelStagingBucket).
  7. Haga clic en Registrar.
Para revisar el modelo registrado, en la página de inicio de Oracle Analytics, vaya a Aprendizaje automático y, después, a Modelos.