Publié le: Feb 1, 2024
La modération de contenu d’Amazon Rekognition est une fonctionnalité basée sur le machine learning qui permet de détecter les contenus inappropriés, indésirables et offensants. Amazon Rekognition a lancé aujourd'hui un modèle de machine learning amélioré pour la modération de contenu pour les images. Cette mise à jour ajoute de nouveaux libellés, améliore la précision du modèle et introduit une nouvelle fonctionnalité permettant d'identifier le contenu animé et illustré.
Les clients de divers secteurs, tels que les réseaux sociaux, le commerce électronique, les jeux, les médias et la publicité, utilisent la modération de contenu d'Amazon Rekognition pour protéger la réputation de leur marque et favoriser la sécurité des communautés d'utilisateurs. Le modèle amélioré ajoute 26 nouveaux libellés de modération et étend la taxonomie des libellés de modération d'une catégorie de libellés à deux niveaux à une catégorie de libellés à trois niveaux. Ces nouveaux libellés et la taxonomie étendue permettent aux clients de détecter des concepts précis sur le contenu qu'ils souhaitent modérer. En outre, le modèle mis à jour introduit une nouvelle fonctionnalité permettant d'identifier deux nouveaux types de contenu, le contenu animé et le contenu illustré. Cela permet aux clients de créer des règles précises pour inclure ou exclure ces types de contenu de leur flux de modération. Grâce à ces nouvelles mises à jour, les clients peuvent modérer le contenu conformément à leur politique de contenu avec une plus grande précision.
Ces mises à jour sont désormais disponibles dans toutes les régions AWS prenant en charge la modération de contenu d’Amazon Rekognition. Pour commencer, rendez-vous dans la console Amazon Rekognition pour la modération des images. Pour en savoir plus, consultez la documentation relative à la modération de contenu d’Amazon Rekognition.