Moderasi Konten Amazon Rekognition
Moderasi Konten Amazon Rekognition mengotomatiskan dan menyederhanakan alur kerja moderasi gambar dan video Anda menggunakan machine learning (ML) tanpa harus memiliki pengalaman ML. Memproses jutaan gambar dan video secara efisien sekaligus mendeteksi hal-hal yang tidak pantas atau tidak diinginkan dengan API yang terkelola penuh dan aturan moderasi yang dapat disesuaikan untuk menjaga keamanan pengguna dan kepatuhan bisnis. Bayar sesuai penggunaan, tanpa biaya minimum, lisensi, dan komitmen di muka.
Manfaat
Meningkatkan keamanan pengguna dan merek
Meninjau sedikit atau jutaan gambar dan video di berbagai kategori tidak aman yang telah ditentukan sebelumnya atau khusus bisnis. Secara proaktif memastikan bahwa pengguna dan sponsor merek terlindungi dari konten yang tidak diinginkan atau tidak pantas.
Mengotomatiskan moderasi
Memungkinkan peninjau manusia menindaklanjuti subset konten yang lebih kecil dan melindunginya dari paparan konten berbahaya dengan menandai hingga 95% konten yang tidak aman secara otomatis. Mengintegrasikan peninjauan manusia tanpa membangun alat dan infrastruktur baru dengan Amazon Augmented AI (A2I).
Meningkatkan keandalan dan mengurangi biaya
Membuat alur kerja moderasi konten berbasis cloud yang hemat biaya, dapat diskalakan, dan berulang, tanpa komitmen di muka atau lisensi yang mahal. Membayar berdasarkan jumlah gambar atau durasi video yang diproses.
Fitur
Mendeteksi dan memberi label gambar dan video eksplisit
Mendeteksi konten dewasa atau sugestif eksplisit, kekerasan, narkoba, tembakau, alkohol, simbol kebencian, perjudian, dan konten yang mengganggu dalam gambar dan video. Menandai setiap label dan stempel waktu video yang terdeteksi dengan skor kepercayaan. Menggunakan taksonomi hierarkis untuk membuat aturan bisnis terperinci untuk geografi yang berbeda, audiens target, waktu, dan masih banyak lagi.
Menyesuaikan moderasi audio dan teks
Mendeteksi, membaca, dan memeriksa teks menggunakan daftar kata atau frasa terlarang yang Anda buat dengan Deteksi Teks Amazon Rekognition. Mengubah ucapan dalam video menjadi teks dengan Amazon Transcribe dan memeriksa penggunaan kata-kata kotor atau ujaran kebencian. Menyempurnakan analisis teks dengan kemampuan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) di Amazon Comprehend.
Melatih dan melakukan deployment model kustom
Melatih dan melakukan deployment model moderasi Anda sendiri secara mudah dengan beberapa klik atau panggilan API. Membuat dan mengoperasikan model baru secara cepat dengan Amazon Rekognition yang menawarkan Label Kustom untuk menangani skenario waktu nyata, seperti menghapus pesan ofensif dari toko online atau mengaburkan logo pada siaran langsung.
Meningkatkan prediksi dengan peninjauan manusia
Tingkatkan prediksi lebih lanjut dengan intervensi manusia yang strategis. Mengintegrasikan A2I dengan API moderasi Rekognition agar tim Anda atau vendor pihak ketiga dapat membuat penilaian akhir saat prediksi dengan tingkat kepercayaan rendah memerlukan intervensi manusia.
Kasus Penggunaan
Meninjau konten yang dibuat pengguna
Secara proaktif memoderasi unggahan pengguna dengan jumlah besar untuk menjaga pengguna dan komunitas tetap aman dari konten yang tidak pantas di platform media sosial, dan layanan termasuk berbagi foto dan video, game online, streaming video, dan perjodohan online.
Kepatuhan media dan e-commerce
Gunakan Amazon Rekognition dan Amazon Transcribe untuk mengidentifikasi gambar, video, teks, dan konten audio yang berpotensi tidak aman atau memastikan bahwa iklan pihak ketiga tidak melanggar kebijakan keamanan platform Anda.
Keamanan merek
Identifikasi dan saring asosiasi merek yang tidak diinginkan menggunakan metadata yang kaya dan terorganisir secara hierarkis dari Moderasi Konten Amazon Rekognition.
Pelanggan
Baca selengkapnya mengenai lebih dari 40 kisah pelanggan Amazon Rekognition.
Mobisocial adalah perusahaan perangkat lunak seluler terkemuka, yang berfokus untuk membangun jejaring sosial dan aplikasi game. Perusahaan ini mengembangkan Omlet Arcade, sebuah komunitas global tempat puluhan juta live-streamer game seluler dan pemain esports berkumpul untuk berbagi gameplay dan bertemu teman baru.
“Untuk memastikan bahwa komunitas game kami adalah lingkungan yang aman untuk bersosialisasi dan berbagi konten yang menghibur, kami menggunakan machine learning untuk mengidentifikasi konten yang tidak sesuai dengan standar komunitas kami. Kami membuat alur kerja, memanfaatkan Amazon Rekognition untuk menandai konten gambar dan video yang diunggah yang mengandung konten yang tidak sesuai. API Moderasi Konten Amazon Rekognition membantu kami mencapai keakuratan dan skala untuk mengelola komunitas jutaan pembuat game di seluruh dunia. Sejak menerapkan Amazon Rekognition, kami dapat mengurangi jumlah konten yang ditinjau secara manual oleh tim operasi kami hingga 95%, sekaligus membebaskan sumber daya rekayasa untuk berfokus pada bisnis inti kami. Kami menantikan pembaruan model Moderasi Konten Rekognition terbaru, yang akan meningkatkan keakuratan dan menambahkan kelas baru untuk moderasi.”
Zehong, Arsitek Senior (Senior Architect) - Mobisocial
SmugMug mengoperasikan dua platform foto online yang sangat besar, SmugMug dan Flickr, yang memungkinkan lebih dari 100 juta anggota untuk menyimpan, mencari, berbagi, dan menjual puluhan miliar foto dengan aman. Flickr adalah komunitas yang berfokus pada fotografer terbesar di dunia, mendorong fotografer di seluruh dunia untuk menemukan inspirasi mereka, saling terhubung, dan berbagi semangat mereka dengan dunia.
"Sebagai platform global yang besar, konten yang tidak diinginkan sangat berisiko bagi kesehatan komunitas kami dan dapat mengasingkan fotografer. Kami menggunakan fitur moderasi konten Amazon Rekognition untuk menemukan dan menandai konten yang tidak diinginkan dengan benar, yang memungkinkan pengalaman aman dan ramah bagi komunitas kami. Tanpa Amazon Rekognition, Flickr yang berskala besar tidak akan dapat melakukannya. Sekarang, berkat moderasi konten dengan Amazon Rekognition, platform kami dapat secara otomatis menemukan dan menyoroti fotografi menakjubkan yang lebih sesuai dengan harapan anggota kami, yang memungkinkan misi kami untuk menginspirasi, terhubung, dan berbagi."
Don MacAskill, Rekan Pendiri (Co-founder) - CEO & Chief Geek
ZOZO, Inc. memiliki dan mengoperasikan ZOZOTOWN, e-commerce mode terbesar di Jepang, dan WEAR, sebuah SNS untuk berbagi gaya dan pakaian, serta banyak lagi layanan untuk pecinta mode.
"Setiap harinya, para pengguna memposting banyak gambar di WEAR, dan pemeriksaan perlu dilakukan untuk memastikan gambar-gambar tersebut sesuai dengan pedoman layanan. Kami membangun solusi berdasarkan API Moderasi Konten Amazon Rekognition yang secara otomatis memeriksa untuk menganalisis konten yang diposting dan disimpan pengguna di Amazon S3. Amazon Rekognition telah membantu kami mengurangi proses peninjauan konten manual hingga 40% dengan menganalisis gambar secara otomatis. Kami juga dapat mengurangi peningkatan peninjauan bagi supervisor yang akan memperlambat operasi konten saat seseorang tidak dapat menentukan apakah suatu gambar termasuk konten yang pantas atau tidak."
Yu Shigetani, Engineer, Divisi Pengembangan Solusi Merek - ZOZO, Inc.
Untuk mempelajari selengkapnya, kunjungi pelanggan Amazon Rekognition.
Pelajari selengkapnya mengenai harga Amazon Rekognition