Oracle Analytics에서 Oracle Cloud Infrastructure Vision 모델 사용

ML(머신 러닝) 또는 AI(인공 지능) 전문 지식 없이 사전 학습된 OCI(Oracle Cloud Infrastructure) Vision 모델을 사용하여 애플리케이션에 이미지 인식 및 텍스트 인식을 구축합니다.

1. Oracle Analytics 홈 페이지에서 생성을 누른 다음 데이터 흐름을 누릅니다.
2. 준비된 데이터 집합을 선택하고 추가를 누릅니다.
3. 데이터 흐름 단계 창에서 AI 모델 적용을 두 번 누르고 사용할 모델을 선택합니다.
4. [AI 모델 선택]에서 모델을 누른 후 [확인]을 누릅니다.
5. [모델 적용]에서 매개변수를 확장합니다. 입력 열 링크를 누르고 열을 선택합니다. 입력 유형 목록의 [입력 열]에서 URL 유형을 선택합니다.
   • 버킷별로 소스 이미지를 참조하는 경우 입력 열에서 URL을 선택하고 입력 유형에서 버킷을 선택합니다.
     
     
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   • 개별적으로 소스 이미지를 참조하는 경우 입력 열에서 파일 위치를 선택하고 입력 유형에서 이미지를 선택합니다.
   객체 감지, 이미지 분류 및 텍스트 감지 분석 모델에 대한 매개변수 옵션을(를) 참조하십시오.
6. 출력 및 매개변수 옵션을 사용하여 모델을 구성합니다(사용 가능한 옵션은 모델 유형에 따라 다름; 화면상 안내 사용).
   
   
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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.