Amazon-Rekognition-Inhaltsmoderation
Amazon-Rekognition-Inhaltsmoderation automatisiert und rationalisiert Ihre Bild- und Videomoderations-Workflows mithilfe von Machine Learning (ML), ohne dass ML-Erfahrung erforderlich ist. Verarbeiten Sie Millionen von Bildern und Videos effizient und erkennen Sie gleichzeitig unangemessene oder unerwünschte Inhalte mit vollständig verwalteten APIs und anpassbaren Moderationsregeln, um die Sicherheit der Benutzer und die Einhaltung der Geschäftsvorschriften zu gewährleisten. Zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen, ohne Mindestgebühren, Lizenzen oder Vorabverpflichtungen.
Vorteile
Verbessert Benutzer- und Markensicherheit
Überprüfen Sie einige oder Millionen von Bildern und Videos anhand verschiedener vordefinierter oder unternehmensspezifischer unsicherer Kategorien. Stellen Sie proaktiv sicher, dass Ihre Benutzer und Markensponsoren keinen unerwünschten oder unangemessenen Inhalten ausgesetzt sind.
Moderation automatisieren
Ermöglichen Sie menschlichen Prüfern, kleinere Teilmengen von Inhalten nachzuverfolgen, und schützen Sie sie vor der Offenlegung schädlicher Inhalte, indem Sie bis zu 95 % der unsicheren Inhalte automatisch kennzeichnen. Integrieren Sie menschliche Prüfungen mit Amazon Augmented AI (Amazon A2I), ohne neue Tools und Infrastruktur aufzubauen.
Zuverlässigkeit steigern und Kosten senken
Erstellen Sie zuverlässige, skalierbare und wiederholbare cloudbasierte Workflows für die Moderation von Inhalten ohne Vorabverpflichtungen oder teure Lizenzen. Die Zahlung basiert auf der Zahl der Bilder oder der Dauer der genutzten Videos.
Funktionen
Explizite Bilder und Videos entdecken und beschriften
Expliziten Erwachsenen- oder verdächtigen Inhalt, Gewalt, Drogen, Tabak, Alkohol, Hasssymbole, Spiele und störenden Inhalt in Bildern und Videos entdecken. Jede entdeckte Label- und Videozeitmarke mit Vertrauensbewertungen markieren. Eine hierarchische Taxonomie verwenden, um körnige Unternehmensregeln für verschiedene Räume, Zielgruppen, Tageszeit und mehr zu kreieren.
Audio- und Textmoderation maßschneidern
Mit Amazon Rekognition Text Detection können Sie Texte erkennen, lesen und anhand Ihrer eigenen Liste verbotener Wörter oder Sätze überprüfen. Wandeln Sie mit Amazon Transcribe Sprache in Videos in Text um und überprüfen Sie sie auf die Verwendung von Schimpfwörtern oder Hassrede. Erweitern Sie die Textanalyse mit den Funktionen in Amazon Comprehend für natürliche Sprachverarbeitung (NLP).
Benutzeralter verifizieren
Halten Sie minderjährige Benutzer mit Amazon Rekognition Face Liveness davon ab, auf eingeschränkte Inhalte zuzugreifen. Online-Gaming- oder Dating-Kunden können beispielsweise Face Liveness und die Altersschätzung von Amazon Rekognition Facial Analysis verwenden, um das Alter eines Benutzers zu überprüfen, bevor Zugriff gewährt wird.
Abläufe der Inhaltsmoderation optimieren
Greifen Sie auf Funktionen für Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) zu, um eine zuverlässige Lösung zur Inhaltsmoderation zu implementieren, ohne dass ML-Fachkenntnisse erforderlich sind. Schaffen Sie sichere Online-Umgebungen, schützen Sie Ihre Marke und minimieren Sie die Moderationskosten. Weitere Informationen finden Sie unter Abläufe der Inhaltsmoderation optimieren.
Benutzerdefinierte Modelle trainieren und bereitstellen
Trainieren und implementieren Sie ganz einfach Ihre eigenen Moderationsmodelle mit wenigen Klicks oder API-Aufrufen. Mit Amazon Rekognition Custom Labels können Sie schnell neue Modelle erstellen und in Betrieb nehmen, um Echtzeit-Szenarien zu bewältigen, z. B. das Entfernen anstößiger Nachrichten aus Online-Shops oder das Verwischen von Logos in einer Live-Übertragung.
Prognosen mit menschlichen Prüfungen verbessern
Verbessern Sie Prognosen noch mehr durch strategische menschliche Interventionen. Integrieren Sie Amazon A2I mit den Moderations-APIs von Amazon Rekognition, um Ihren Teams oder einem Drittanbieter dabei zu helfen, endgültige Urteile zu fällen, wenn Prognosen mit geringer Zuverlässigkeit menschliches Eingreifen erfordern.
Anwendungsfälle
Soziale Medien
Schützen Sie Benutzer vor unangemessenen Inhalten auf Plattformen zum Teilen von Inhalten. Moderieren Sie proaktiv große Mengen an Benutzer-Uploads, um Benutzer und Communitys vor unangemessenen Inhalten auf Social-Media-Plattformen und Services wie Foto- und Videofreigabe, Online-Spielen, Video-Streaming und Online-Dating-Apps zu schützen.
Gaming
Vermeiden Sie anstößige oder kontroverse Bilder in Spieleforen, Live-Spielen und Video-Streaming-Services. Moderieren Sie außerdem nutzergenerierte Inhalte wie Profile und Avatare, sorgen Sie dafür, dass Spieler engagiert und aktiv bleiben, und verhindern Sie durch Belästigung und Mobbing verursachte Nutzerabwanderung.
E-Commerce
Steigern Sie das Vertrauen Ihrer Kunden, indem Sie illegale oder unangemessene Bild- und Videoinhalte im Zusammenhang mit Produktangeboten und Rezensionen Dritter von Ihren digitalen Regalen fernhalten und so ein sicheres und transparentes Einkaufserlebnis fördern. Schützen Sie den Ruf und die Einhaltung der Vorschriften der Plattform, da sich Kunden zunehmend Produktbewertungen zuwenden, um fundierte Entscheidungen während ihres Einkaufs zu treffen.
Werbung
Schützen Sie Marken vor unerwünschten Assoziationen, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Erreichen Sie auch Markenziele, die zu Umsatzwachstum führen, wie z. B. Markenbekanntheit und Beliebtheit.
Medien und Unterhaltung
Schützen Sie das Publikum vor potenziell unsicheren Bild- und Videoinhalten, schützen Sie das Wohlbefinden der Nutzer, geistiges Eigentum und pflegen Sie eine positive Community.
Bildung
Moderieren Sie die Beiträge von Schülern und Lehrern, um ein sicheres, integratives und erfüllendes Lernerlebnis zu schaffen.
Kunden
Lesen Sie mehr über unsere über 40 Kundengeschichten zu Amazon Rekognition.
CoStar ist ein führendes Unternehmen für gewerbliche Immobilieninformationen, Analysen, Technologie und Nachrichten und verfügt über eine der umfassendsten Datenplattformen auf dem Markt, die täglich mehr als 150 000 Bilder verarbeitet, die auf ihre Plattform hochgeladen werden.
„Für CoStar ist es unerlässlich, dass Bilder, die auf unsere Plattform hochgeladen werden, den Bedingungen unserer Endnutzervereinbarung entsprechen und keine unangemessenen Inhalte enthalten, damit wir eine integrative, sichere und datengesteuerte Benutzergemeinschaft gewährleisten können. Mit der Inhaltsmoderations-API von Amazon Rekognition konnten wir auf einfache Weise eine Lösung zur automatischen Analyse aller hochgeladenen Bilder entwickeln, die es uns ermöglicht, unseren Kunden effizient hochwertige Produkte zu liefern. Amazon Rekognition bietet eine Reihe von vortrainierten Computer-Vision-APIs, die uns zusammen mit Inhaltsmoderation, Texterkennung und Objekterkennung dabei helfen, unser Produktangebot weiter zu verbessern, indem wir die Bilder, die wir erhalten, besser auffindbar machen und unsere Community umfassender gestalten. Amazon Rekognition ermöglicht es uns, schnell zu handeln und unsere Systeme mit seinen vortrainierten Modellen um KI-Kenntnisse zu erweitern. Das hilft uns, uns auf die Bereitstellung einzigartiger Lösungen für den Immobiliensektor zu konzentrieren.“
Mark Osborn, Principal Software Engineer, CoStar Group
Dream11 ermöglicht es Benutzern, Videos und Bilder zu posten und Bilder in Gruppenchats zu teilen. Das Unternehmen nutzt Amazon Rekognition, um die Medienanalyse von Tausenden von Inhalten täglich im Rahmen seines Prozesses zur Inhaltsmoderation zu automatisieren, um seinen 100 Millionen Nutzern ansprechende Erlebnisse zu bieten und sie zu schützen.
„Jede Entscheidung, die wir treffen, stützt sich auf Daten und Technologie, wobei wir verschiedene Metriken berücksichtigen, um ständig neue 'Wow-Faktoren' zu schaffen, die helfen, Kunden zu binden. AWS fördert eine Kultur, bei der der Benutzer im Mittelpunkt steht, mit intuitiven cloudnativen Services, die uns helfen, Dinge schnell und ohne Abhängigkeiten zu starten. Die verschiedenen Technologieangebote von AWS helfen uns dabei, unsere Prototypen zu entwickeln und sie sehr schnell in Betrieb zu nehmen, sogar in großem Maßstab. Das verschafft uns einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt, in dem Geschwindigkeit entscheidend ist.“
Praveen Jain, Vice President of Engineering, Dream11
MobiSocial ist ein führendes Unternehmen für mobile Software, das sich auf die Entwicklung von Anwendungen für soziale Netzwerke und Spiele konzentriert. Das Unternehmen entwickelt Omlet Arcade, eine globale Community, in der sich zig Millionen Mobile-Gaming-Livestreamer und E-Sport-Spieler treffen, um Spiele zu teilen und neue Freunde zu treffen.
„Um sicherzustellen, dass unsere Spiele-Community eine sichere Umgebung ist, in der man Kontakte knüpfen und unterhaltsame Inhalte teilen kann, haben wir Machine Learning genutzt, um Inhalte zu identifizieren, die nicht mit unseren Community-Standards übereinstimmen. Wir haben einen Workflow entwickelt, der Amazon Rekognition nutzt, um hochgeladene Bild- und Videoinhalte zu kennzeichnen, die nicht konforme Inhalte enthalten. Die Inhaltsmoderations-API von Amazon Rekognition hilft uns, die Genauigkeit und Skalierbarkeit zu erreichen, um eine Community von Millionen von Spieleentwicklern weltweit zu verwalten. Seit der Implementierung von Amazon Rekognition haben wir die Menge der Inhalte, die von unserem Betriebsteam manuell überprüft werden, um 95 % reduziert und gleichzeitig technische Ressourcen freigesetzt, um uns auf unser Kerngeschäft zu konzentrieren. Wir freuen uns auf das neueste Update des Rekognition-Modells für die Moderation von Inhalten, das die Genauigkeit verbessern und neue Klassen für die Moderation hinzufügen wird.“
Zehong, Senior Architect, Mobisocial
SmugMug betreibt zwei sehr große Online-Fotoplattformen, SmugMug und Flickr, mit denen mehr als 100 Millionen Mitglieder Dutzende Milliarden Fotos sicher speichern, suchen, teilen und verkaufen können. Flickr ist die größte Fotografen-Community der Welt, die es Fotografen auf der ganzen Welt ermöglicht, ihre Inspiration zu finden, sich miteinander zu verbinden und ihre Leidenschaft mit der Welt zu teilen.
„Als große, globale Plattform sind unerwünschte Inhalte äußerst riskant für die Gesundheit unserer Community und können Fotografen abschrecken. Wir verwenden die Inhaltsmoderationsfunktion von Amazon Rekognition, um unerwünschte Inhalte zu finden und ordnungsgemäß zu kennzeichnen und so eine sichere und einladende Erfahrung für unsere Community zu ermöglichen. Bei dem riesigen Umfang von Flickr ist dies ohne Amazon Rekognition fast unmöglich. Dank der Inhaltsmoderation mit Amazon Rekognition kann unsere Plattform jetzt automatisch tolle Fotos, die den Erwartungen unserer Mitglieder besser entsprechen, entdecken und hervorheben. So können wir unsere Mission umsetzen und inspirieren, verbinden und teilen.“
Don MacAskill, Cofounder, CEO & Chief Geek, SmugMug
ZOZO, Inc. ist Eigentümer und Betreiber von ZOZOTOWN, Japans größtem Mode-E-Commerce, und WEAR, einer SNS für den Austausch von Stylings und Outfits, sowie weiterer verschiedener Services für Modefans.
„Auf WEAR wird täglich eine große Anzahl von Bildern von unseren Benutzern veröffentlicht, und es war notwendig, jedes Bild zu überprüfen, um sicherzustellen, dass es den Servicerichtlinien entspricht. Wir haben eine Lösung entwickelt, die auf der Content-Moderation-API von Amazon Rekognition basiert und die Inhalte, die Benutzer in Amazon S3 posten und speichern, automatisch überprüft und analysiert. Amazon Rekognition hat uns geholfen, den manuellen Prozess der Inhaltsüberprüfung durch die automatische Analyse von Bildern um bis zu 40 % zu reduzieren. Außerdem konnten wir die Eskalation der Überprüfungen durch Vorgesetzte reduzieren, die die Bearbeitung der Inhalte verlangsamt hätten, wenn eine Person nicht feststellen konnte, ob ein Bild angemessen war oder nicht.“
Yu Shigetani, Engineer, Brand Solution Development Division, ZOZO, Inc.
Weitere Informationen zu den Preisen für Amazon Rekognition