发布于: Oct 27, 2020
Amazon Rekognition 自定义标签是一种自动化机器学习 (AutoML) 功能，让客户能够使用一个简单的推理 API 来查找图像中与其业务需求息息相关的对象和场景。客户只需上传带标签的图像，即可创建自定义 ML 模型。使用此功能不需要具备机器学习专业知识。
今天，我们进一步改进了 Amazon Rekognition 自定义标签控制台的易用性，让客户能够更轻松地从现有的数据集导入标签列表，以及添加、筛选和搜索一个数据集中的标签。Amazon Rekognition 自定义标签建议客户在创建 ML 模型同时提供一个训练数据集和一个测试数据集。以前，使用控制台的客户需要创建一个新的测试数据集，然后手动重新输入客户刚刚在训练数据集中创建的所有标签。这往往会导致客户在两个数据集之间来回切换，以确保标签列表一致，因为拼写错误、标签遗漏或拼写差异（例如“awslogo”与“AWS Logo”）可能导致错误。现在，Amazon Rekognition 自定义标签让客户能够在创建新的数据集时直接从某个现有的数据集导入标签列表，减少了人工劳动以及出现可能影响训练的错误的几率。
在本次发布时，我们还在数据集画廊视图中新增了标签列表搜索、筛选和“快速添加”功能。现在，客户无需手动滚动其标签列表或进入编辑模式即可添加新标签。客户只需键入其需要的标签，列表将会自动筛选。客户无需进入“编辑标签”模式，只需单击“创建新标签”，即可添加新标签。
要体验这些改进，请访问 Amazon Rekognition 自定义标签控制台。要了解更多信息，请访问我们的文档。这些易用性改进已在所有提供 Amazon Rekognition 自定义标签功能的区域开放。您可以在此区域表中找到受支持区域的列表。
立即开始使用 Amazon Rekognition 自定义标签。