Veröffentlicht am: Oct 13, 2023
Amazon Rekognition Content Moderation ist ein auf Deep Learning basierendes Feature, das unangemessene, unerwünschte oder anstößige Bilder und Videos erkennen kann und es einfacher macht, solche Inhalte in großem Maßstab zu finden und zu entfernen. Kunden aus allen Branchen, wie z. B. soziale Medien, Spiele und Werbung, nutzen die Funktionen von Rekognition zur Inhaltsmoderation, um ihren Ruf als Marke zu schützen und sichere Benutzergemeinschaften zu ermöglichen. Mit Custom Moderation können Kunden jetzt die Genauigkeit des Moderations-Dep-Learning-Modells für ihre geschäftsspezifischen Daten verbessern, indem sie einen Adapter mit nur zwanzig kommentierten Bildern in weniger als einer Stunde trainieren.
Kunden können einen benutzerdefinierten Adapter trainieren, um die falsch-positiven Bilder zu reduzieren, d. h. Bilder, die für Unternehmen geeignet sind, aber vom Modell mit einem Moderationslabel versehen werden, oder um die falsch-negativen Bilder zu reduzieren, d. h. Bilder, die für Unternehmen ungeeignet sind, aber nicht mit einem Moderationslabel versehen werden. Diese kundenspezifischen Adapter erweitern die Funktionen des Deep-Learning-Moderationsmodells, um Bilder, die für das Training verwendet werden, mit höherer Genauigkeit zu erkennen. Kunden können die eindeutige ID des trainierten Adapters für den bestehenden DetectModerationLabels-API-Vorgang zur Verarbeitung von Bildern bereitstellen. Mit Amazon Rekognition Custom Moderation können Kunden das Deep-Learning-Modell für die Moderation so anpassen, dass die Leistung für ihren spezifischen Moderationsanwendungsfall verbessert wird, ohne dass sie über ML-Kenntnisse verfügen müssen.
Dieses Update ist jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, für die Amazon Rekognition Custom Labels unterstützt wird. Um das neue Modell auszuprobieren, sehen Sie sich die Amazon-Rekognition-Konsole für die Bildmoderation an. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Amazon Rekognition Content Moderation.