Oracle AnalyticsでのOracle Cloud Infrastructure Visionモデルの使用

事前トレーニング済のOracle Cloud Infrastructure (OCI) Visionモデルを使用して、イメージとビデオを分析します。これにより、機械学習(ML)や人工知能(AI)の専門知識がなくても、画像認識とテキスト認識をアプリケーションに組み込むことができます。

たとえば、OCIの事前トレーニング済Visionモデルを使用する場合、写真の中の車や顔などのオブジェクトを検出し、イメージにぼかしを入れて個人の身元を保護できます。

Oracle Analyticsは次のモデルをサポートします:
  • イメージのイメージ分類。
  • イメージおよびビデオの顔検出。
  • イメージおよびビデオのテキスト検出。
  • ビデオのラベル検出。
  • イメージおよびビデオのオブジェクト検出。
前提条件:

注:

Oracle Analyticsを使用したOCI顔検出では、画像当たり最大250の顔を識別できます。
  1. Oracle Analyticsホーム・ページで、「作成」、「データ・フロー」の順にクリックします。
  2. イメージまたはビデオを参照する準備されたデータセットを選択し、「追加」をクリックします。
  3. 「データ・フロー・ステップ」ペインで、「AIモデルの適用」をダブルクリックします。
  4. 「AIモデルの選択」で、モデルを選択してから「OK」をクリックします。
  5. 「出力」および「パラメータ」オプションを使用して、モデルを構成します。
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  6. 「モデルの適用」で、「パラメータ」を展開し、「入力列」および「入力タイプ」を構成します。
    • 入力列 - 「列の選択」をクリックし、イメージまたはビデオのバケットURLまたはURIを含むデータセット列を選択します。たとえば、データセット列の名前がURLの場合は、「URL」を選択します。
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    • 入力タイプ:
      • バケットごとにソース・イメージを参照する場合は、「バケット」を選択します。
      • 個別にソース・イメージを参照する場合は、「イメージ」を選択します。
      • 個別にソース・ビデオを参照する場合は、「ビデオ」を選択します。
  7. 「データ・フロー・ステップ」ペインで、「データの保存」をダブルクリックします。
  8. データセットの名前を入力し、データセットを保存する場所を選択します。
    たとえば、データセットを「駐車場分析結果」という名前にすることができます。
  9. 「保存」をクリックし、データ・フローの名前を入力して、「OK」をクリックし、データ・フローを保存します。
  10. 「データ・フローの実行」をクリックしてイメージを分析し、結果を新しいデータセットに出力します。
  11. Oracle Analyticsホーム・ページで、「データ」をクリックし、ステップ8で指定したデータセットを開きます。
    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を参照してください。
イメージが20,000未満の場合は、単一のデータ・フローで処理できます。イメージが20,000を超える場合は、個別のデータ・フローを作成して各バケットを処理し(つまり、バケットごとに個別のデータセットを使用し)、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。データ・フローのシーケンスを使用したデータの処理を参照してください。

生成されたデータセットを見つけるには、Oracle Analyticsホーム・ページから、「データ」、「データセット」の順に移動します。


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生成された結果の詳細は、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を参照してください。