投稿日: Oct 13, 2023
Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションは、深層学習に基づいて不適切、迷惑、または不快な画像および動画を検出できる機能です。そのようなコンテンツの検索と削除をより簡単かつ大規模に行えるようにします。ソーシャルメディア、ゲーム、広告など、さまざまな業界のお客様が、Rekognition のコンテンツモデレーション機能を使用してブランドの評判を守り、安全なユーザーコミュニティを実現しています。カスタムモデレーションを使用し、1 時間以内にわずか 20 個の注釈付き画像でアダプターをトレーニングして、お客様のビジネス固有のデータについてモデレーションの深層学習モデルの精度を向上させることができるようになりました。
カスタムアダプターをトレーニングすると、誤検知 (ビジネスに該当するにもかかわらずモデルにより画像にモデレーションラベルのフラグが付けられること) や検知漏れ (ビジネスに該当しないにもかかわらず画像にモデレーションラベルのフラグが付けられないこと) を減らすことができます。この種のカスタムアダプターにより深層学習モデレーションモデルの機能が強化されるので、トレーニングに使用する画像を検出する際の精度が向上します。画像の処理に際して、トレーニングを受けたアダプターの固有 ID を既存の DetectModerationLabels API オペレーションに提供できます。Amazon Rekognition カスタムモデレーションを使用すると、ML の専門知識がなくても、モデレーション深層学習モデルを調整して特定のモデレーションのユースケースに関するパフォーマンスを向上させることができます。
今回の更新は、Amazon Rekognition Custom Labels が提供されているすべての AWS リージョンでご利用いただけます。新しいモデルを試すには、Amazon Rekognition コンソールにアクセスして画像のモデレーションを実行してください。詳細については、Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションのドキュメントを参照してください。