Amazon Rekognition Custom Labels
Преимущества Amazon Rekognition для меток
Благодаря Amazon Rekognition Custom Labels можно идентифицировать на изображениях те объекты и сцены, которые соответствуют потребностям определенной сферы бизнеса. Например, вы можете найти свой логотип в публикациях в социальных сетях, идентифицировать свои продукты на полках магазинов, классифицировать детали оборудования на сборочной линии, различать здоровые и зараженные растения и обнаружить своих мультипликационных персонажей в видео.
Разработка специальной модели для анализа изображений – это серьезное мероприятие, требующее много времени, опыта и ресурсов, на выполнение которого часто уходят месяцы. Кроме того, чтобы предоставить модели достаточно данных для точного принятия решений, зачастую нужно подготовить и вручную промаркировать несколько тысяч или десятков тысяч изображений. Сбор этих данных может занять несколько месяцев, а для их подготовки к использованию в машинном обучении требуются большие команды специалистов по маркировке данных.
Благодаря Amazon Rekognition для меток вы можете поручить всю тяжелую работу нам. Amazon Rekognition для меток основывается на существующих моделях Rekognition, которые уже обучены на десятках миллионов изображений по многим категориям. Вы сможете обойтись без нескольких тысяч изображений, просто добавив небольшой набор обучающих изображений (обычно несколько сотен или меньше), соответствующих вашему варианту использования, с помощью простой в использовании консоли. Если ваши изображения уже помечены, Rekognition может начать обучение всего в несколько кликов. В противном случае вы можете маркировать их непосредственно в интерфейсе маркировки Rekognition или использовать сервис Amazon SageMaker Ground Truth, чтобы он промаркировать их за вас. Как только Rekognition начнет обучение с вашего набора изображений, он может создать для вас собственную модель анализа изображений всего за несколько часов. По сути, Amazon Rekognition для меток автоматически загружает и проверяет данные для обучения, выбирает правильные алгоритмы машинного обучения, обучает модель и предоставляет метрики производительности модели. Затем вы можете использовать собственную модель с помощью API Rekognition для меток и интегрировать ее в свои приложения.