はじめに

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
- liquid.csv
- order_items.csv

準備編
- OML用のユーザを作成する
- データセットをADBにロードする
  - liquid.csvをDatabase Actionsからロード
  - order_items.csvをObject Storageにアップロード
機械学習編
- OML Notebookを使い始める
- 機械学習モデルをビルド・評価する

所要時間: 約40分

準備編

OML用のユーザを作成する

Database Actionsから、MLユーザを作成していきましょう。
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。
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
ユーザーが作成されました。
Database Actionからサインアウトします。
作成済のOMLUSERユーザーでサインインして下さい。

データセットをADBにロードする

liquid.csvをDatabase Actionsからロード

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。
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。
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。
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。
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。
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。
liquid.csvのロードが完了しました。

order_items.csvをObject Storageにアップロード

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。

機械学習編

OML Notebookを使い始める

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。
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。
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。
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。
ノートブックの画面に遷移します。
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;
```