Publicado: Dec 21, 2022
A moderação de conteúdo do Amazon Rekognition é um recurso baseado em aprendizado profundo que pode detectar imagens e vídeos impróprios, indesejados ou ofensivos, facilitando a localização e a remoção desse tipo de conteúdo em grande escala. A partir de hoje, a moderação de conteúdo do Amazon Rekognition oferece um modelo aprimorado de moderação de imagens que reduz significativamente as taxas de falsos positivos em conteúdo de comércio eletrônico, redes sociais e comunidades online, sem afetar as taxas de detecção de conteúdo realmente inseguro. As menores taxas de falsos positivos significam aprovações mais rápidas do conteúdo enviado pelo usuário, levando a uma melhor experiência do usuário final. Além disso, reduzem o volume de imagens sinalizadas para revisão posterior, aumentando a eficiência dos moderadores humanos e reduzindo os custos.
Com o modelo aprimorado, clientes de comércio eletrônico e marketplaces online, como 11STREET e DeNA, podem revisar imagens de produtos com menos detecções falsas para acelerar a aprovação de anúncios de produtos. Da mesma forma, clientes de redes sociais e comunidades online, como MobiSocial, Dream11 e Coffee Meets Bagel, podem revisar com maior precisão imagens e vídeos obtidos com câmeras de selfie em ângulos próximos.
Essa atualização já está disponível em todas as regiões da AWS com suporte para a moderação de conteúdo do Amazon Rekognition. Para experimentar o novo modelo, acesse o console do Amazon Rekognition para moderação de imagens. Para saber mais, leia a documentação de moderação de conteúdo do Amazon Rekognition.