Интеграция Oracle Analytics с Oracle Cloud Infrastructure Vision

Интегрируйте Oracle Analytics с Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Vision для обнаружения объектов, классификации изображений и распознавания текста без экспертных знаний в области машинного обучения или искусственного интеллекта. Например, можно определять автомобили на фотографиях.

Разделы:

Обзор интеграции Oracle Analytics с Vision

Vision — это один из нескольких сервисов искусственного интеллекта (ИИ), предоставляемых Oracle Cloud Infrastructure. Он дает возможность применять машинное обучение и искусственный интеллект без экспертных знаний в области науки о данных.


Описание GUID-64C7FEB3-4F0E-4EC5-AFA3-AF0302505B4E-default.png ниже
.png

Интеграция Oracle Analytics Cloud с Vision позволяет обнаруживать объекты, классифицировать изображения и распознавать текст в Oracle Analytics Cloud. Этот анализ ИИ выполняется путем вызова сервиса Vision из потока данных в Oracle Analytics Cloud.

Vision включает в себя предварительно обученные модели и специально обученные модели.

Предварительно обученные модели

Предварительно обученные модели позволяют пользователям выполнять задачи анализа изображений для общих наборов данных.

  • Модель обнаружения лиц определяет наличие лиц на изображениях. Используя информацию о расположении лиц на изображении, полученную этой моделью, можно добавить размытие, чтобы скрыть личность людей на фото.

  • Модель классификации изображений использует фиксированный набор категорий для назначения меток изображениям.

  • Модель обнаружения объектов позволяет находить экземпляры реальных объектов или определенные шаблоны на изображениях или видео, например кошек, собак, велосипеды, или летательные аппараты.

  • Распознавание текста — преобразование напечатанного или рукописного текста в цифровой формат.

Специально обученная модель

Специально обученные модели калибруются и настраиваются для обнаружения изображений и шаблонов в определенных целях. Например, в то время как предварительно обученная модель может определять электрические цепи, вы можете разработать специально обученную модель для определения электрических компонентов, составляющих электрическую цепь, например резисторов, светодиодов, диодов и конденсаторов. См. раздел "Руководства по Vision".

Политики, необходимые для интеграции OCI Vision с Oracle Analytics

Для интеграции Oracle Analytics с OCI Vision убедитесь в наличии необходимых политик безопасности.

Пользователь OCI, указанный в подключении между Oracle Analytics Cloud и арендой OCI, должен иметь разрешения на чтение, запись и удаление в пространстве, содержащем необходимые ресурсы OCI. Убедитесь, что пользователь OCI принадлежит к группе пользователей со следующими минимальными политиками безопасности OCI. При подключении к аренде OCI из Oracle Analytics можно использовать API-ключ OCI или субъект ресурсов.

Примечание.:

Oracle Cloud ID (OCID) — идентификаторы ресурсов, используемые в OCI.

Примечание.:

Для субъекта ресурсов: чтобы включить все экземпляры Analytics в отделении, укажите {request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} вместо {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}.
Политики API-ключей Политики субъектов ресурсов
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>'}

Типовая процедура интеграции Oracle Analytics с Vision

Выполните эти задачи, необходимые для интеграции Oracle Analytics с Vision и обнаружения объектов, классификации изображений или распознавания текста.

Задача Описание Дополнительная информация
Проверка предварительных условий Убедитесь, что у пользователя, подключающегося из Oracle Analytics к аренде OCI, есть необходимые политики безопасности. Политики, необходимые для интеграции OCI Vision с Oracle Analytics
Подключение к OCI Vision Создайте многоразовое подключение к сервису Vision. Создание подключения к области аренды Oracle Cloud Infrastructure
Подготовка изображений для анализа Создайте набор данных для исходных изображений, которые необходимо проанализировать, и загрузите его в Oracle Analytics. Подготовка изображений к анализу с помощью модели Vision
Доступ к модели в Oracle Analytics Зарегистрируйте модель Vision в Oracle Analytics, чтобы сделать ее доступной для потоков данных. Доступ к модели Vision в Oracle Analytics
Обработка изображений Используйте поток данных для обнаружения объектов, классификации изображений или распознавания текста. Использование моделей Oracle Cloud Infrastructure Vision в Oracle Analytics
Анализ результатов Для анализа результатов используйте набор данных, сгенерированный потоком данных. Выходные данные, сгенерированные для моделей распознавания лиц, обнаружения объектов, классификации изображений и анализа распознавания текста

Подготовка изображений к анализу с помощью модели Vision

Контейнеры в хранилище объектов OCI используются для хранения изображений, которые необходимо проанализировать, а затем для доступа к этим изображениям в Oracle Analytics создается набор данных.

В большинстве случаев входные изображения и модели Vision хранятся в одной учетной записи (аренде) Oracle Cloud. Если входные изображения и модель Vision хранятся в разных арендах, необходимо убедиться, что контейнер хранения, содержащий входные изображения является общедоступным, а входной набор данных для потока данных содержит отдельные URL-адреса изображений (как описано в шаге 4). Чтобы узнать, как сделать контейнер общедоступным, см. Изменение видимости контейнера.

Потоки данных в Oracle Analytics могут обрабатывать до 20 000 изображений за один запуск. Если требуется обработать более 20 000 изображений, в хранилище объектов и архивном хранилище OCI создайте несколько контейнеров, содержащих не более 20 000 изображений в каждом. Далее создайте отдельный набор данных и поток данных для каждого контейнера и используйте последовательность для последовательной обработки нескольких потоков данных.
  1. В консоли OCI перейдите в Хранилище объектов и архивное хранилище и создайте контейнер для хранения изображений.
    Описание GUID-B9CCC48D-EF35-4CC6-A017-555E9C328210-default.png ниже
    .png

  2. Загрузите изображения в контейнер.
    Убедитесь, что контейнер не содержит посторонних файлов. Oracle Analytics обрабатывает каждый файл в контейнере.
    Контейнер может быть частным или общедоступным, но должен быть доступен пользователю OCI и соответствовать общим ограничениям OCI на изображения. См. документацию OCI.
  3. Для обработки каждого изображения в контейнере добавьте URL-адрес контейнера в файл CSV.
    1. В окне "Хранилище объектов" выберите контейнер для отображения изображений в диалоговом окне "Объекты".
    2. Скопируйте URL-адрес из адресной строки браузера.
    3. Создайте файл CSV с полями для значений ID, Bucket Name и Bucket URL.
    4. Вставьте URL-адрес контейнера в файл CSV в качестве значения Bucket URL.
  4. Для обработки изображений по отдельности добавьте URI изображения в файл CSV.
    1. Создайте файл CSV с полями для значений ID, Image Name и File Location.
    2. Для каждого изображения в хранилище объектов нажмите на значок многоточия значок многоточия и выберите Просмотр сведений об объекте.
    3. Скопируйте значения Имя и Путь URL-адреса (URI).
    4. Вставьте значение Имя в поле Image Name, а значение Путь URL-адреса (URI) в поле File Location.
  5. В Oracle Analytics нажмите Создать, а затем Набор данных.
Теперь можно создать набор данных, загрузив файл CSV. См. раздел "Создание набора данных на основе загруженного с компьютера файла".
Если у вас более 20 000 изображений, обычно создается несколько контейнеров, которые содержат до 20 000 изображений, а также отдельный набор данных для каждого контейнера.

Доступ к модели Vision в Oracle Analytics

Сделайте модель Vision доступной в Oracle Analytics, чтобы обнаруживать объекты, классифицировать изображения или распознавать текст с помощью потоков данных.

  1. В пространстве хранилища объектов OCI создайте контейнер, используя подходящее имя (например MyVisionModelStagingBucket).
    Этот промежуточный контейнер:
    • Должен быть создан в доступном пространстве.
    • Должен быть создан перед регистрацией модели.
    • Может иметь частную видимость.
    • Может использоваться для нескольких моделей.
    • Можно изменить на экране "Проверка".
  2. На главной странице Oracle Analytics нажмите Меню страницы Многоточие "Меню страницы", выберите Зарегистрировать модель/функцию, а затем Модели OCI Vision.
  3. В диалоговом окне "Регистрация модели Vision" в разделе На основе подключения нажмите на подключение, созданное в ходе выполнения процедуры, описанной в разделе Создание подключения к области аренды Oracle Cloud Infrastructure.
    Описание GUID-8382F638-0C8B-4C7F-861C-7D3DB35AC8B5-default.png ниже
    .png

    Отобразится список доступных моделей.
  4. В списке доступных моделей выберите модель, которую необходимо применить к данным изображения.
    Например, для обнаружения автомобилей на фотографиях выберите Предварительно обученное обнаружение объектов. На инфопанели отображаются сведения о модели.
    Описание GUID-2016ADC0-4958-4019-8920-3796E91519AE-default.png ниже
    .png

  5. В поле Имя модели укажите имя для идентификации модели в Oracle Analytics.
  6. В поле Имя промежуточного контейнера введите имя, указанное в ходе выполнения шага 1 (например MyVisionModelStagingBucket).
  7. Нажмите Регистрация.
Чтобы просмотреть зарегистрированную модель, на главной странице Oracle Analytics перейдите в раздел Машинное обучение, а затем выберите Модели.