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Category: Amazon SageMaker Ground Truth

[詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る

このブログは、AWS ブログ「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」における物体検知モデルを作る手順を詳細に説明したものです。 画像に何が写っているのかや、特定の物体が写っているか、どこに写っているのかを知るために機械学習を使うことがよくあります。しかし、機械学習の知識や経験を得ることは簡単ではないため、自分で機械学習モデルを作ることを諦めている方もいらっしゃるかもしれません。 Amazon Rekognition は、機械学習に詳しくない方でも簡単に機械学習を使った画像分析をご利用いただくためのサービスです。Amazon Rekognition に画像を入力すると、画像に何が写っているのか、有名人の誰が写っているのか、写っている人がどんな表情なのかなどを知ることができます。これらの機能は、あらかじめ決められている対象を分析することができるものですが、お客様が独自に定義した被写体を抽出したり、画像のシーンを特定したい場合は、Amazon Rekognition Custom Labels をお使いいただくことができます。お客様によって用意された画像と各画像に紐づけられたラベル情報を使用して、Amazon Rekognition Custom Labels はお客様独自の機械学習モデル(物体検知モデル、もしくは、シーン分類モデル)を作成します。

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【開催報告】AWS AI/ML@Tokyo #2 ~エンタプライズ企業におけるAmazon SageMakerの活用~

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の帆足 (Twitter: @hoahoa) です。AWS Japan 目黒オフィスでは、今年からAI/ML関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年2月27日に開催された AWS AI/ML@Tokyo #2では、AWS Japan によるサービスの最新情報や事例紹介と、Amazon SageMaker をご利用いただいているお客様をゲストスピーカーにお招きし、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話し頂きました。

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【開催報告】第9回Amazon SageMaker 事例祭り

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの上総 (Twitter:@tkazusa ) です。AWS Japan 目黒オフィスでは「Amazon SageMaker 事例祭り」(Twitter: #sagemaker_fes) を定期的に開催しています。2019年10月30日に開催された 第9回 Aazon SageMaker 事例祭り では、AWS Japan のソリューションアーキテクトによるサービスの最新情報や技術情報と、Amazon SageMaker をご利用いただいているお客様をゲストスピーカーにお招きし、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話し頂きました。

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