Oracle Analytics에서 Oracle Cloud Infrastructure Vision 모델 사용

사전 학습된 OCI(Oracle Cloud Infrastructure) Vision 모델을 사용하여 이미지와 비디오를 분석합니다. 이를 통해 ML(머신 러닝) 또는 AI(인공 지능) 경험 없이도 애플리케이션에 이미지 인식 및 텍스트 인식을 구축할 수 있습니다.

1. Oracle Analytics 홈 페이지에서 생성을 누른 다음 데이터 흐름을 누릅니다.
2. 이미지 또는 비디오를 참조하는 준비된 데이터 집합을 선택하고 추가를 누릅니다.
3. 데이터 흐름 단계 창에서 AI 모델 적용을 두 번 누릅니다.
4. [AI 모델 선택]에서 모델을 선택한 다음 확인을 누릅니다.
5. 출력 및 매개변수 옵션을 사용하여 모델을 구성합니다.
   
   
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6. [모델 적용]에서 매개변수를 확장하고 입력 열 및 입력 유형을 구성합니다.
   • 입력 열 - 열 선택을 누르고 이미지 또는 비디오의 버킷 URL이나 URI를 포함하는 데이터 집합 열을 선택합니다. 예를 들어, 데이터 집합 열의 이름이 URL인 경우 URL을 선택합니다.
     
     
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   • 입력 유형:
     • 버킷별로 소스 이미지를 참조 중인 경우 버킷을 선택합니다.
     • 개별적으로 소스 이미지를 참조 중인 경우 이미지를 선택합니다.
     • 소스 비디오를 개별적으로 참조하는 경우 비디오를 선택합니다.
   객체 감지, 이미지 분류 및 텍스트 감지 분석 모델에 대한 매개변수 옵션을(를) 참조하십시오.
7. 데이터 흐름 단계 창에서 데이터 저장을 두 번 누릅니다.
8. 데이터 집합에 대한 이름을 입력하고 데이터 집합 저장 위치를 선택합니다.
   예를 들어, 데이터 집합을 'Car Parking Analysis Results'라고 할 수 있습니다.
9. 저장을 누르고 데이터 흐름의 이름을 입력한 후 확인을 눌러 데이터 흐름을 저장합니다.
10. 데이터 흐름 실행을 눌러 이미지를 분석하고 새 데이터 집합에 결과를 출력합니다.
11. Oracle Analytics 홈 페이지에서 데이터를 누른 후 단계 8에서 지정된 데이터 집합을 엽니다.
    데이터 집합을 사용하여 결과를 분석합니다. 얼굴 감지, 객체 감지, 이미지 분류 및 텍스트 감지 분석 모델에 대해 생성된 출력 데이터을(를) 참조하십시오.

생성된 데이터 집합을 찾으려면 Oracle Analytics 홈 페이지에서 데이터, 데이터 집합으로 차례로 이동합니다.

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생성된 결과에 대한 자세한 내용은 얼굴 감지, 객체 감지, 이미지 분류 및 텍스트 감지 분석 모델에 대해 생성된 출력 데이터을(를) 참조하십시오.