Intégrer Oracle Analytics au service de visualisation pour Oracle Cloud Infrastructure
Intégrez Oracle Analytics au service de visualisation pour Oracle Cloud Infrastructure (OCI) afin d'analyser des images ou des vidéos pour détecter des visages, des objets ou des étiquettes sans avoir besoin d'une expertise en apprentissage automatique ou en intelligence artificielle. Par exemple, vous souhaiterez peut-être identifier des voitures dans des photographies ou des visages dans des vidéos.
Rubriques :
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Aperçu de l'intégration d'Oracle Analytics au service de visualisation
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Politiques requises pour intégrer le service de visualisation pour OCI à Oracle Analytics
- Flux de travail type pour intégrer Oracle Analytics au service de visualisation
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Créer une connexion à votre location Oracle Cloud Infrastructure
- Conditions requises pour les images ou les vidéos pour l'analyse avec un modèle de visualisation OCI
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Préparer des images ou des vidéos pour l'analyse avec un modèle de visualisation OCI
- Rendre un modèle de visualisation disponible dans Oracle Analytics
Aperçu de l'intégration d'Oracle Analytics au service de visualisation
Le service de visualisation est l'un des services d'intelligence artificielle fournis par Oracle Cloud Infrastructure. Il vous permet d'appliquer l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sans avoir besoin d'être versé en science des données.
L'intégration d'Oracle Analytics au service de visualisation vous permet d'analyser des images et des vidéos pour détecter des objets, du texte, des visages, etc. Vous exécutez cette analyse d'intelligence artificielle en appelant un service de visualisation à partir d'un flux de données d'Oracle Analytics.
Oracle Analytics prend en charge des modèles préentraînés.
Sommaire
| Type d'analyse | Images | Vidéos |
|---|---|---|
| Classification |  |
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| Visages | |
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| Étiquette | |
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| Objets | |
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| Texte | |
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Modèles préentraînés
- Détection de visage - Identifier la présence de visages dans les images ou les vidéos. Par exemple, vous pouvez masquer l'identité des personnes dans les images en floutant les visages aux emplacements identifiés à l'aide des informations retournées par ce modèle.
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Classification d'images - Utiliser un jeu de catégories fixe pour affecter des étiquettes aux images (pas aux vidéos).
- Détection d'étiquette - Identifier la présence d'étiquettes dans les vidéos.
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Détection d'objets - Rechercher des instances d'objet du monde réel ou des modèles spécifiques dans des images ou des vidéos, par exemple, des chats, des chiens, des bicyclettes, des aéronefs ou des étiquettes.
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Détection de texte - Détecter du texte dans des images ou des vidéos. Convertir un texte imprimé ou écrit à la main en un format numérique.
Modèles entraînés personnalisés
Les modèles entraînés personnalisés sont calibrés et réglés pour détecter les images et les modèles à des fins spécifiques. Par exemple, alors qu'un modèle préentraîné peut identifier des circuits électriques, vous pouvez concevoir un modèle entraîné personnalisé pour identifier les composants électriques qui composent un circuit tels que les résistances, les DEL, les diodes et les condensateurs. Voir Tutoriels pour le service de visualisation.
Politiques requises pour intégrer le service de visualisation pour OCI à Oracle Analytics
Pour intégrer Oracle Analytics au service de visualisation pour OCI, vérifiez que vous disposez des politiques de sécurité requises.
L'utilisateur OCI que vous spécifiez pour la connexion entre Oracle Analytics Cloud et votre location OCI doit disposer des autorisations de lecture, d'écriture et de suppression sur le compartiment contenant les ressources OCI que vous voulez utiliser. L'utilisateur OCI doit appartenir à un groupe d'utilisateurs disposant des politiques de sécurité OCI minimales suivantes . Lorsque vous vous connectez à une location OCI depuis Oracle Analytics, vous pouvez utiliser une clé d'API ou un principal de ressource OCI.
Note :
Les ID Oracle Cloud (OCID) sont des identificateurs de ressource utilisés dans OCI.Note :
Concernant le principal de ressource, pour inclure toutes les instances Analytics dans un compartiment, spécifiez{request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} au lieu de {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}.| Politiques de clé d'API | Politiques de principal de ressource |
|---|---|
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>'} |
Flux de travail type pour intégrer Oracle Analytics au service de visualisation
Exécutez ces tâches requises pour intégrer Oracle Analytics au service de visualisation et exécuter la détection d'objets, la classification d'images ou la détection de texte.
| Tâche | Description | Informations supplémentaires |
|---|---|---|
| Vérifier les conditions requises | Assurez-vous que l'utilisateur qui se connecte depuis Oracle Analytics à la location OCI dispose des politiques de sécurité requises. | Politiques requises pour intégrer le service de visualisation pour OCI à Oracle Analytics |
| Se connecter au service de visualisation OCI | Créez une connexion réutilisable au service de visualisation. | Créer une connexion à votre location Oracle Cloud Infrastructure |
| Préparer les images ou les vidéos pour l'analyse | Vérifiez les conditions requises pour les images et les vidéos.
Créez ensuite un jeu de données qui référence les images ou les vidéos que vous voulez analyser, puis chargez-le dans Oracle Analytics. |
Conditions requises pour les images ou les vidéos pour l'analyse avec un modèle de visualisation OCI Préparer des images ou des vidéos pour l'analyse avec un modèle de visualisation OCI |
| Rendre un modèle disponible dans Oracle Analytics | Enregistrez un modèle de visualisation dans Oracle Analytics pour le rendre disponible pour les flux de données. | Rendre un modèle de visualisation disponible dans Oracle Analytics |
| Traiter vos images ou vidéos | Utilisez un flux de données pour appliquer le modèle de visualisation à utiliser pour l'analyse des images ou des vidéos. | Utiliser les modèles du service de visualisation pour Oracle Cloud Infrastructure dans Oracle Analytics |
| Analyser les résultats | Utiliser le jeu de données généré par le flux de données pour analyser les résultats. | Données de sortie générées pour les modèles d'analyse de détection de visage, de détection d'objets, de classification d'images et de détection de texte |
Conditions requises pour les images ou les vidéos pour l'analyse avec un modèle de visualisation OCI
Avant de commencer à traiter des images ou des vidéos à l'aide d'un modèle de visualisation dans Oracle Analytics, procédez comme indiqué ci-après.
Aperçu
Les seaux du service de stockage d'objets OCI vous permettent de stocker les images que vous souhaitez analyser, puis de créer un jeu de données pour accéder à ces images dans Oracle Analytics.
Dans la plupart des cas, les images d'entrée et les modèles de visualisation sont stockés dans le même compte (location) Oracle Cloud. Si les images d'entrée et les modèles de visualisation sont stockés dans des locations différentes, vous devez vous assurer que la visibilité du seau de stockage contenant les images d'entrée est public et que le jeu de données d'entrée pour le flux de données contient des URL d'image individuelles (comme décrit à l'étape 4). Pour savoir comment rendre un seau public, voir Modifier la visibilité d'un seau.
Images
Les flux de données d'Oracle Analytics peuvent traiter jusqu'à 20 000 images dans une seule exécution. S'il y a plus de 20 000 images à traiter, dans la zone Stockage d'objets et stockage d'archives d'OCI, créez plusieurs seaux contenant chacun un maximum de 20 000 images. Puis, créez un jeu de données et un flux de données distincts pour chaque seau et utilisez une séquence pour traiter plusieurs flux de données séquentiellement.
Vidéos
- Formats vidéo pris en charge : .mov, .mp4, .h264, .mkv, .webm.
- Taille maximale de 20 Go et durée maximale de 10 heures.
- La taille maximale des vidéos individuelles est de 1 Go.
- Chaque exécution de flux de données Oracle Analytics peut traiter environ 50 minutes de vidéo. La limite exacte dépend de la taille, de la résolution et du format des fichiers vidéo.
Préparer des images ou des vidéos pour l'analyse avec un modèle de visualisation OCI
Les seaux du service de stockage d'objets OCI vous permettent de stocker les images que vous souhaitez analyser, puis de créer un jeu de données pour accéder à ces images dans Oracle Analytics.
Dans la plupart des cas, les images d'entrée et les modèles de visualisation sont stockés dans le même compte (location) Oracle Cloud. Si les images d'entrée et les modèles de visualisation sont stockés dans des locations différentes, vous devez vous assurer que la visibilité du seau de stockage contenant les images d'entrée est public et que le jeu de données d'entrée pour le flux de données contient des URL d'image individuelles (comme décrit à l'étape 4). Pour savoir comment rendre un seau public, voir Modifier la visibilité d'un seau.
- Dans la console OCI, naviguez jusqu'à Stockage d'objets et stockage d'archives, puis créez un seau pour stocker les images.
- Chargez les images ou les vidéos dans le seau.
Assurez-vous que le seau ne contient pas de fichiers superflus. Oracle Analytics traite chaque fichier du seau.Le seau peut être privé ou public, mais doit être accessible à l'utilisateur OCI et conforme aux limites génériques d'OCI sur les images. Consultez la documentation OCI. Vous utilisez la valeur Chemin de l'URL (URI) pour référencer des images et des vidéos.
- Pour traiter toutes les images ou vidéos d'un seau, ajoutez l'URL du seau à un fichier CSV.
- Collez l'URL du seau dans le fichier CSV en tant que valeur
Bucket URL.S'il y a plus de 20 000 images, vous créez généralement plusieurs seaux contenant chacun un maximum de 20 000 images et vous créez un jeu de données distinct pour chaque seau.
- Collez l'URL du seau dans le fichier CSV en tant que valeur
- Pour référencer des images individuellement, créez un fichier CSV avec des champs ID, Image Name et File Location, et alimentez le fichier avec les ID, noms et URI uniques des images à analyser.
- Pour référencer des vidéos individuellement, créez un fichier CSV avec des champs ID et URL, et alimentez le fichier avec les ID et URI uniques des vidéos à analyser.
Rendre un modèle de visualisation disponible dans Oracle Analytics
Rendez un modèle de visualisation disponible dans Oracle Analytics pour pouvoir analyser des images ou des vidéos afin d'exécuter la détection d'objets, la classification d'images ou la détection de texte à l'aide de flux de données.
- Dans la page d'accueil d'Oracle Analytics, cliquez sur Menu Page
, sélectionnez Enregistrer le modèle/la fonction, puis sélectionnez Modèles de visualisation OCI. - Dans la boîte de dialogue Enregistrer un modèle de visualisation, sous À partir d'une connexion, cliquez sur la connexion que vous avez créée dans Créer une connexion à votre location Oracle Cloud Infrastructure.
La liste des modèles disponibles s'affiche. - Dans la liste des modèles disponibles, cliquez sur celui que vous souhaitez appliquer à vos données d'image.
Par exemple, pour détecter des voitures dans des photographies, sélectionnez Détection préentraînée d'objets, ou pour détecter des visages dans des vidéos, sélectionnez Détection préentraînée de visages dans des vidéos.Lorsque vous sélectionnez un modèle, un panneau d'informations s'ouvre, affichant les détails du modèle.
