Moderación de contenido de Amazon Rekognition
La moderación de contenido de Amazon Rekognition automatiza y agiliza sus flujos de trabajo de moderación de imagen y video mediante machine learning (ML), sin necesidad de tener experiencia en ML. Procese millones de imágenes y videos de forma eficiente y detecte los que sean inapropiados o no deseados, con API completamente administradas y reglas de moderación personalizables para mantener la seguridad de los usuarios y la conformidad de la empresa. Pague solo por lo que utilice, sin cuotas mínimas, licencias ni compromisos iniciales.
Beneficios
Mejora la seguridad de la marca y el usuario
Revise unas pocas o millones de imágenes y videos con respecto a una amplia variedad de categorías inseguras predefinidas o específicas de la empresa. Asegúrese proactivamente de que sus usuarios y patrocinadores de la marca no estén expuestos a contenidos no deseados o inapropiados.
Automatización de la moderación
Permita que los revisores humanos hagan un seguimiento de subconjuntos más pequeños de contenidos y protéjalos de la exposición a contenidos perjudiciales al marcar de forma automática hasta el 95 % de los contenidos inseguros. Integre la revisión humana sin crear nuevas herramientas e infraestructuras con Amazon Augmented AI (A2I).
Aumente la fiabilidad y reduzca los costos
Cree flujos de trabajo de moderación de contenidos basados en la nube, fiables en costos, escalables y repetibles, sin compromisos iniciales ni costosas licencias. Pague en función del número de imágenes o de la duración de los videos procesados.
Características
Detecte y etiquete imágenes y videos explícitos
Detecte contenidos explícitos para adultos o sugerentes, violencia, drogas, tabaco, alcohol, símbolos de odio, juegos de azar y contenidos perturbadores en imágenes y videos. Marque cada etiqueta detectada y la marca de tiempo del video con puntuaciones de confianza. Use una taxonomía jerárquica para crear reglas de empresa detalladas para diferentes geografías, audiencias objetivo, hora del día y más.
Personalice la moderación de texto y audio
Detecte, lea y revise el texto con su propia lista de palabras o frases prohibidas con la Detección de texto de Amazon Rekognition. Convierta el habla de los videos en texto mediante Amazon Transcribe y verifique que no haya lenguaje vulgar o expresiones de odio. Amplíe el uso de los análisis de texto con las capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que ofrece Amazon Comprehend.
Entrene e implemente modelos personalizados
Entrene e implemente fácilmente sus propios modelos de moderación con unos pocos clics o llamadas a la API. Cree y ponga en práctica rápidamente nuevos modelos con Amazon Rekognition ofrece etiquetas personalizadas para abordar situaciones en tiempo real, como la eliminación de mensajes ofensivos de las tiendas en línea o la difuminación de logotipos en una transmisión en vivo.
Mejore las predicciones con revisiones humanas
Mejore las predicciones con una intervención humana estratégica. Integre A2I con las API de moderación de Rekognition para que sus equipos o un proveedor externo puedan emitir juicios finales cuando las predicciones de baja confianza requieran la intervención humana.
Casos de uso
Revisión de contenido generado por usuarios
Modere proactivamente los grandes volúmenes de cargas de los usuarios para mantener a los usuarios y las comunidades a salvo de contenidos inapropiados en las plataformas de las redes sociales, y en servicios como el intercambio de fotos y videos, juegos en línea, transmisión de videos y búsqueda de parejas en línea.
Conformidad de servicios multimedia y comercio electrónico
Use Amazon Rekognition y Amazon Transcribe para identificar imágenes, videos, textos y contenidos de audio potencialmente inseguros, o para asegurarse de que los listados de terceros no infringen las políticas de seguridad de su plataforma.
Seguridad de la marca
Identifique y filtre las asociaciones de marca no deseadas mediante el uso de metadatos enriquecidos y organizados jerárquicamente de la moderación de contenido de Amazon Rekognition.
Clientes
Más información acerca de nuestras más de 40 historias de clientes de Amazon Rekognition.
Mobisocial es una empresa líder en software para móviles, centrada en la creación de redes sociales y aplicaciones de juegos. La empresa desarrolla Omlet Arcade, una comunidad mundial en la que se reúnen decenas de millones de jugadores de juegos móviles en directo y de deportes electrónicos para compartir y conocer nuevos amigos.
“Para garantizar que nuestra comunidad de juegos sea un entorno seguro para socializar y compartir contenido entretenido, utilizamos el machine learning para identificar el contenido que no cumple con las normas de nuestra comunidad. Creamos un flujo de trabajo, el cual aprovecha Amazon Rekognition, para detectar el contenido de imágenes y videos cargados que no cumple con las normas. La API de moderación de contenidos de Amazon Rekognition nos ayuda a conseguir la precisión y la escala necesarias para administrar una comunidad de millones de creadores de juegos en todo el mundo. Desde que implementamos Amazon Rekognition, hemos podido reducir la cantidad de contenido revisado manualmente por nuestro equipo de operaciones en un 95 %, a la vez que hemos liberado recursos de ingeniería para centrarnos en nuestro negocio principal. Esperamos con interés la más reciente actualización del modelo de moderación de contenidos de Rekognition, que mejorará la precisión y traerá consigo nuevas clases de moderación”.
Zehong, arquitecto sénior de Mobisocial
SmugMug opera dos grandes plataformas de fotografía en línea, SmugMug y Flickr, y permite que más de 100 millones de miembros puedan almacenar, buscar, compartir y vender decenas de miles de millones de fotos. Flickr es la mayor comunidad mundial centrada en la fotografía, que permite a fotógrafos de todo el mundo encontrar inspiración, conectarse entre sí y compartir su pasión con el mundo.
“Como plataforma global de gran tamaño, los contenidos no deseados conllevan muchos riesgos para el estado de nuestra comunidad y pueden alejar a los fotógrafos. Utilizamos la característica de moderación de contenido de Amazon Rekognition para encontrar y marcar adecuadamente el contenido no deseado, lo que permite una experiencia segura y acogedora para nuestra comunidad. Debido a la enorme escala de Flickr, es casi imposible hacer esto sin Amazon Rekognition. Ahora, gracias a la moderación de contenidos con Amazon Rekognition, nuestra plataforma puede descubrir y destacar automáticamente fotografías increíbles que se ajustan más a las expectativas de nuestros miembros; esto posibilita nuestra misión de inspirar, conectar y compartir”.
Don MacAskill, cofundador, director ejecutivo y jefe tecnológico geek
ZOZO, Inc. es propietario y encargado de llevar adelante las operaciones de ZOZOTOWN, el sitio web de comercio electrónico de moda más grande de Japón, y WEAR, una red social que ofrece servicios digitales para que los amantes de la moda compartan de forma segura estilos y atuendos.
“Los usuarios publican una gran cantidad de imágenes en WEAR todos los días, y era necesario revisar cada una de ellas para garantizar que cumplieran con las pautas del servicio. Diseñamos un sistema que inspecciona automáticamente las imágenes con la API de moderación de contenido de Amazon Rekognition para analizar las imágenes que los usuarios publicaron y almacenaron en Amazon S3. Amazon Rekognition ha reducido el proceso de revisión en un 40 % gracias a su reconocimiento automático de imágenes. Además logramos reducir las comunicaciones, como el escalado de casos a los supervisores que podrían haberse producido si la persona encargada de la revisión no hubiera podido determinar si una imagen era adecuada o no”.
Yu Shigetani, ingeniero de la División de Desarrollo de Soluciones de Marca de ZOZO, Inc.
Para obtener más información, visite Clientes de Amazon Rekognition.
Obtenga más información sobre los precios de Amazon Rekognition