208: Oracle Machine Learningで機械学習をしよう
この章ではOracle Machine Learning(OML)の製品群の1つである、OML Notebookを利用して、DB内でデータの移動が完結した機械学習を体験して頂きます。
事前に前提条件にリンクされているサンプルデータのCSVファイルをお手元のPC上にダウンロードください。
（集合ハンズオンセミナーでは講師の指示に従ってください）
前提条件
- ADBインスタンスが構成済みであること
※ADBインタンスを作成方法については、101:ADBインスタンスを作成してみよう{:target="_blank"} を参照ください。 - 以下にリンクされているファイルをダウンロードしていること
目次
所要時間: 約40分
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Database Actionsから、MLユーザを作成していきましょう。
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ADMINユーザーでDatabase Actionsにサインインできていることが確認できたら、管理からデータベース・ユーザーをクリックします。
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以下のように設定してユーザーの作成をクリックし、機械学習用のユーザを作成します。
- ユーザー名：OMLUSER
- パスワード：例：Welcome12345#
- 表領域の割り当て制限：UNLIMITED
- OML、WebアクセスのトグルをON
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ユーザーが作成されました。
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Database Actionからサインアウトします。
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作成済のOMLUSERユーザーでサインインして下さい。
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Database Actionsの起動パッドのData Stusioから、データ・ロード を選択します。
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データのロード > ローカル・ファイル を選択します。ファイルの選択をクリックし、ダウンロードして解凍した liquid.csv を選択します。
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liquid.csvがロードできる状態になりました。ロード前にペンアイコンをクリックし、詳細設定を確認・変更できます。
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liquid.csvの表定義等のデータのプレビューを確認したら 閉じる をクリックします。
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開始をクリック後、ポップアップの実行をクリックし、データのロードを開始します。
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データ・ロード・ジョブの実行を確認するポップアップが表示されるので、実行 をクリックします。
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liquid.csvのロードが完了しました。
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ADBインスタンスを作成しようで学習したオブジェクトストレージへのデータアップロード を参照し、order_items.csvをObject Storageにアップロードして下さい。
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ADB詳細画面のツール構成タブから、OMLにアクセスするパブリック・アクセスURLをコピーし、別タブで開きます。
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先ほどOMLユーザ管理で新規作成したユーザ(OML)でサインインして下さい。
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クイック・アクションのノートブックをクリックして下さい。
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任意のノートブックの名前を入力後、OKをクリックして下さい。
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ノートブックの画面に遷移します。
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作成したノートブックでスクリプトを書き始めることが可能になりました。
下記のコマンドでPythonで機械学習を書き始めることが可能です。
%python import oml oml.isconnected()
下記のコマンドで、同じノートブック内でSQLを使用したLiquid表へのクエリを実行してみましょう。
%sql select * from liquid;
以降、こちらの資料を見ながら実施していきます。
また、以下のリンクから直接資料をダウンロードすることも可能です。
資料内で使用するSQLは、下記のHandson_SQL.txtを確認することが可能です。 手入力ではなくコピー＆ペーストして学習を進めていくことができます。
・液体の品質の予測を行う
・アソシエーション分析を行う
以上で、この章は終了です。 次の章にお進みください。
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