Az Oracle Analytics integrálása az Oracle Cloud Infrastructure Vision szolgáltatással

Integrálhatja az Oracle Analytics alkalmazást az Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Vision szolgáltatással objektumfelismerés, képosztályozás és szövegfelismerés végzéséhez gépi tanulásra vagy mesterséges intelligenciára vonatkozó szakértelem nélkül. Például ha autókat szeretne azonosítani fényképeken.

Témakörök:

Az Oracle Analytics Vision szolgáltatással való integrálásának áttekintése

A Vision az Oracle Cloud Infrastructure által nyújtott mesterséges intelligencia (AI) szolgáltatások egyike. Lehetőséget nyújt Önnek arra, hogy gépi tanulást és mesterséges intelligenciát alkalmazzon anélkül, hogy adattudományi szakértelemre lenne szüksége.


A(z) GUID-64C7FEB3-4F0E-4EC5-AFA3-AF0302505B4E-default.png leírása
.png ábra leírása

Az Oracle Analytics Cloud és a Vision integrálásával objektumfelismerést, képosztályozást és szövegfelismerést végezhet az Oracle Analytics Cloud szolgáltatásból. Ezt az AI-elemzést úgy hajthatja végre, hogy meghívja a Vision szolgáltatást az Oracle Analytics Cloud adatfolyamából.

A Vision előre betanított modelleket és egyedileg betanított modelleket tartalmaz.

Előre betanított modellek

Az előre betanított modellek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy képelemzési feladatokat végezzenek általános adatkészleteken.

  • Arcfelismerés – Azonosítja az arcok jelenlétét a képen. Előfordulhat például, hogy el kívánja rejteni a képeken szereplő személyek személyazonosságát, és ki szeretné takarni a képet a modell által visszaadott arc-helyinformációk használatával.

  • Képosztályozás – Egy beállított rögzített kategóriát használ címkék képekhez való hozzárendeléséhez.

  • Objektumfelismerés – Valós objektumok példányait vagy konkrét mintákat keres képeken vagy videókon, például macskákat, kutyákat, kerékpárokat vagy repülőgépeket.

  • Szövegfelismerés – Nyomtatott vagy kézzel írt szöveget digitális formátumba konvertál.

Egyénileg betanított modell

Az egyénileg betanított modelleket kalibrálják és finomhangolják, hogy konkrét célok mentén észleljenek képeket és mintákat. Például amíg egy előre betanított modell elektromos áramköröket azonosít, egy egyénileg betanított modellt úgy is megtervezhet, hogy azonosítson elektromos áramkört alkotó elektromos alkatrészeket, például ellenállásokat, LED-eket, diódákat és kondenzátorokat. Lásd: Oktatóanyagok a Vision szolgáltatáshoz.

Az OCI Vision és az Oracle Analytics integrálásához szükséges alapszabályok

Az Oracle Analytics és az OCI Vision integrálásához győződjön meg arról, hogy rendelkezik a szükséges biztonsági alapszabályokkal.

Az OCI felhasználónak, akit Ön az Oracle Analytics Cloud és az OCI bérlet közötti összefüggésben megad, olvasási, írási és törlési engedélyekkel kell rendelkeznie a használni kívánt OCI-erőforrásokat tartalmazó kompartmenthez. Győződjön meg arról, hogy az OCI-felhasználó olyan felhasználói csoporthoz tartozik, amely rendelkezik a következő OCI biztonsági alapszabályokkal. Ha az Oracle Analytics szolgáltatásból kapcsolódik OCI bérlethez, használhat OCI API-kulcsot vagy erőforrás-résztvevőt.

Megjegyzés:

Az Oracle Cloud-azonosítók (OCID-k) az OCI-ban használatos erőforrás-azonosítók.

Megjegyzés:

Erőforrás-résztvevő használata esetén ha minden Analytics-példányt egyetlen kompartmentbe szeretne belefoglalni, adja meg ezt: {request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'}, ne pedig ezt: {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}.
API-kulcsokra vonatkozó alapszabályok Erőforrás-résztvevőkre vonatkozó alapszabályok
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>'}

Az Oracle Analytics Vision szolgáltatással való integrálásának jellemző munkafolyamata

Végezze el ezeket a feladatokat, amelyek az Oracle Analytics és a Vision integrálásához szükségesek, majd végezzen objektumfelismerést, képosztályozást vagy szövegfelismerést.

Feladat Leírás További információk
Előfeltételek áttekintése Győződjön meg arról, hogy az a felhasználó, aki az Oracle Analytics szolgáltatásból az OCI bérlethez kapcsolódik, rendelkezik a kötelező biztonsági alapszabályokkal. Az OCI Vision és az Oracle Analytics integrálásához szükséges alapszabályok
Csatlakozás az OCI Vision szolgáltatáshoz Hozzon létre újrafelhasználható kapcsolatot a Vision szolgáltatáshoz. Kapcsolat létrehozása az Oracle Cloud Infrastructure-bérlettel
Elemezni kívánt képek előkészítése Hozzon létre egy adatkészletet az elemezni kívánt forrásképekhez, és töltse fel az Oracle Analytics szolgáltatásba. Képek készítése elemzéshez Vision modellel
Modell elérhetővé tétele az Oracle Analytics szolgáltatásban Regisztráljon egy Vision-modellt az Oracle Analytics szolgáltatásban, hogy elérhetővé tegye az adatfolyamok számára. Vision modell elérhetővé tétele az Oracle Analytics szolgáltatásban
Képek feldolgozása Használjon adatfolyamot az objektumfelismerés, képosztályozás vagy szövegfelismerés elvégzéséhez. Oracle Cloud Infrastructure Vision-modellek használata az Oracle Analytics szolgáltatásban
Eredmények elemzése Az adatfolyam által generált adatkészlet használatával elemezze az eredményeket. Arcfelismerés, objektumfelismerés, képosztályozás és szövegfelismerés elemzési modellekhez létrehozott kimeneti adatok

Képek készítése elemzéshez Vision modellel

Az elemezni kívánt képek tárolására az OCI Object Storage gyűjtőit használja, majd hozzon létre egy adatkészletet ezen képek eléréséhez az Oracle Analytics szolgáltatásban.

A legtöbb esetben a bemeneti képek és a Vision modellek azonos Oracle Cloud fiókban (bérlet) vannak tárolva. Ha a bemeneti képek és a Vision modell különböző bérlőkben vannak tárolva, meg kell győződnie arról, hogy a bemeneti képeket tartalmazó tárológyűjtő beállítása nyilvános, és az adatfolyam bemeneti adatkészlete egyedi képek URL-címeit tartalmazza (a 4. lépésben leírtak szerint). Egy gyűjtő nyilvánossá tételére vonatkozó információért lásd: Egy gyűjtő láthatóságának módosítása.

Az Oracle Analytics adatfolyamai legfeljebb 20 000 képet tudnak feldolgozni egy futtatás során. Ha több mint 20 000 képet kell feldolgoznia, az OCI Object Storage és Archive Storage területen hozzon létre több gyűjtőt, amelyek mindegyike legfeljebb 20 000 képet tartalmaz. Ezután hozzon létre egy külön adatkészletet és adatfolyamot minden gyűjtő számára, és használjon sorrendet több adatfolyam egymás után történő feldolgozásához.
  1. Az OCI konzolban navigáljon Object Storage és Archive Storage területekre, és hozzon létre egy gyűjtőt a képei tárolására.
    A(z) GUID-B9CCC48D-EF35-4CC6-A017-555E9C328210-default.png leírása
    .png ábra leírása

  2. Töltse fel a képeit a gyűjtőbe.
    Győződjön meg arról, hogy a gyűjtő nem tartalmaz idegen fájlokat. Az Oracle Analytics a gyűjtőben lévő összes fájlt feldolgozza.
    A gyűjtő lehet privát vagy nyilvános, de hozzáférhetőnek kell lennie az OCI-felhasználók számára, és meg kell felelnie az OCI képekre vonatkozó általános korlátozásainak. Lásd az OCI dokumentációját.
  3. Egy gyűjtő összes képének feldolgozásához adja hozzá a gyűjtő URL-címét egy CSV-fájlhoz.
    1. Az Object Storage szolgáltatásban válassza ki a gyűjtőt a képek megjelenítéséhez az Objektumok párbeszédpanelben.
    2. Másolja ki az URL-címet a böngésző URL-sávjából.
    3. Hozzon létre egy CSV-fájlt az Azonosító, Gyűjtő neve és Gyűjtő URL-címe mezőkkel.
    4. Illessze be a gyűjtő URL-címét a CSV-fájlba, mint Gyűjtő URL-címe érték.
  4. A képek egyenként történő feldolgozásához adja hozzá a kép URI azonosítóját egy CSV-fájlhoz.
    1. Hozzon létre egy CSV-fájlt az Azonosító, Kép neve és Fájl helye mezőkkel.
    2. Az Object Storage szolgáltatásban lévő minden egyes képénél kattintson a három pont ikonra három pont ikon, és válassza az Objektumrészletek megtekintése lehetőséget.
    3. Másolja ki a Név és az URL-útvonal (URI) értékét.
    4. Illessze be a Név értékét a Kép neve mezőbe, és illessze az URL-útvonal (URI) értékét a Fájl helye mezőbe.
  5. Az Oracle Analytics szolgáltatásban kattintson a Létrehozás, majd az Adatkészlet elemre.
Mostantól létrehozhat adatkészletet CSV-fájl feltöltésével. Lásd: Adatkészlet létrehozása a számítógépéről feltöltött fájlból.
Ha több mint 20 000 képpel rendelkezik, jellemzően több, 20 000 képet tartalmazó gyűjtőt hozhat létre, valamint egy különálló adatkészletet minden gyűjtő számára.

Vision modell elérhetővé tétele az Oracle Analytics szolgáltatásban

Tegyen elérhetővé egy Vision modellt az Oracle Analytics szolgáltatásban, hogy adatfolyamok segítségével objektumfelismerést, képosztályozást vagy szövegfelismerést tudjon végezni.

  1. Az OCI Object Storage szolgáltatásban hozzon létre egy gyűjtőt egy megfelelő nevet használó kompartmentben (például: MyVisionModelStagingBucket).
    Ezt a szakaszos gyűjtőt:
    • Elérhető kompartmentben kell létrehozni.
    • A modell regisztrálása előtt kell létrehozni.
    • Privát láthatóságra állíthatja.
    • Több modellhez használhatja.
    • A Vizsgálat képernyőn módosítható.
  2. Az Oracle Analytics kezdőlapján kattintson az Oldalmenü Oldalmenü három pontja lehetőségre, majd válassza a Modell/függvény regisztrálása, végül az OCI Vision modellek elemet.
  3. A Vision modell regisztrálása párbeszédpanelen, az Egy kapcsolatból lehetőség alatt kattintson a kapcsolatra, amelyet a Kapcsolat létrehozása az Oracle Cloud Infrastructure-bérlettel felületén létrehozott.
    A(z) GUID-8382F638-0C8B-4C7F-861C-7D3DB35AC8B5-default.png leírása
    .png ábra leírása

    Megjelenik az elérhető modellek listája.
  4. Az elérhető modellek listájában kattintson a képadatokra alkalmazni kívánt modellre.
    Például az autók fényképeken való felismeréséhez válassza az Előre betanított objektumfelismerés lehetőséget. Előugrik egy információs panel, amely megjeleníti a modell adatait.
    A(z) GUID-2016ADC0-4958-4019-8920-3796E91519AE-default.png leírása
    .png ábra leírása

  5. A Modellnév mezőben adjon meg egy nevet a modell azonosításához az Oracle Analytics szolgáltatásban.
  6. A Szakaszos gyűjtő neve mezőbe írja be az 1. lépésben megadott nevet (például: MyVisionModelStagingBucket).
  7. Kattintson a Regisztrálás lehetőségre.
A regisztrált modell áttekintéséhez az Oracle Analytics kezdőlapján navigáljon a Gépi tanulás, majd a Modellek lehetőségre.