投稿日: Oct 9, 2020
Amazon Rekognition カスタムラベル は、自動機械学習 (AutoML) 機能です。これにより、お客様はシンプルなインターフェイス API を使用して、ビジネスニーズに合わせて画像内のオブジェクトやシーンを検索することができます。ラベルの付いた画像をアップロードするだけで、カスタム ML モデルを作成できます。ML の専門知識は必要ありません。
本日、トレーニングの失敗を引き起こすデータセット関連のエラー修正方法をお客様にガイドする新しいツールを発表します。トレーニングの失敗の根本原因を特定するには、多くの場合、厄介で時間がかかります。たとえば、データセット内に深刻なエラーがある場合、「The manifest file contains too many invalid rows (マニフェストファイルに無効な行が多く含まれすぎています) 」などのエラーが発生する場合があります。トレーニングデータセットまたはテストデータセットのマニフェストファイル内の無効な行を発見し、修正するために、お客様は何千もの個々の行を手動でレビューする必要があります。今回の更新では、Amazon Rekognition カスタムラベルが根本原因の分析、詳細なエラーログ、推奨される修正などに用いるツールを提供することで、お客様はデータセット関連のエラーをすばやく特定および修正し、モデルのトレーニングを完了させることができます。お客様は、DescribeProjectVersions からのレスポンスおよびコンソールで、詳細なレポートにアクセスし、エラーをレビューできます。新しく生成されたレポートには、あらゆる集計エラーと未解決のデータセットの検証の詳細である サマリー検証ファイル、詳細な行レベルのエラーを含む トレーニングデータセットおよびテストデータセットのマニフェスト検証ファイルが含まれています。トレーニングデータセットおよびテストデータセットのマニフェスト検証ファイルでは、エラーメッセージがエラーが発生した特定の行に配置されます。これにより、あらゆる推測が不要になり、データセットのマニュフェストファイルの解析に費やしていた貴重な時間を節約できます。現在、お客様は正確な原因、場所、必要なアクションを特定するツールとインサイトによりデータセットをデバッグし、本稼働環境で使用できるカスタム ML モデルのトレーニングを完成させることができます。
今すぐ Amazon Rekognition カスタムラベルの使用を始めましょう。