投稿日: Feb 1, 2024
Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションは、不適切なコンテンツや、望ましくないコンテンツ、攻撃的なコンテンツを検出できる機械学習ベースの機能です。本日、Amazon Rekognition は画像のコンテンツモデレーション用に強化された機械学習モデルを発表しました。今回の更新では、新しいラベルが追加され、モデルの精度が向上し、アニメーションやイラスト付きのコンテンツを識別する新しい機能が導入されました。
ソーシャルメディア、e コマース、ゲーム、メディア、広告など、さまざまな業界のお客様が、Amazon Rekognition のコンテンツモデレーション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育んでいます。改良されたモデルでは、26 の新しいモデレーションラベルが追加され、モデレーションラベルのタクソノミーが 2 層から 3 層ラベルカテゴリに拡張されました。これらの新しいラベルと拡張されたタクソノミーにより、お客様はモデレートするコンテンツの詳細な概念を検出することができます。さらに、更新されたモデルには、アニメーションコンテンツとイラストコンテンツという 2 つの新しいコンテンツタイプを識別する新機能が導入されています。これにより、お客様はそのようなコンテンツタイプをモデレーションワークフローに含めたり除外したりするためのきめ細かいルールを作成できます。これらの新しい更新により、お客様はコンテンツポリシーに従いながら、より高い精度でコンテンツをモデレートできます。
これらの更新は、Amazon Rekognition のコンテンツモデレーション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。使用を開始するには、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。