게시된 날짜: Dec 3, 2019
오늘 Amazon Web Services(AWS)에서 Amazon Rekognition Custom Labels를 출시했습니다. Amazon Rekognition의 이 새로운 기능을 사용하면 고객은 자신의 기계 학습(ML) 기반 이미지 분석 기능을 구축하여 비즈니스 필요에 맞는 고유한 객체와 장면을 탐지할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Rekognition을 사용하여 이미지에서 기계 부품을 탐지하는 고객의 경우 이제 소량의 레이블이 지정된 이미지로 ML 모델을 학습시켜 ML에 대한 전문 지식 없이도 “터보차저” 및 “토크 컨버터”를 탐지할 수 있습니다. 처음부터 새로 모델을 학습시키려면 전문적인 기계 학습 지식과 수백만 개의 레이블이 지정된 고화질 이미지가 필요한데, 이제 고객은 그렇게 하지 않고도 Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하여 고유한 이미지 분석 요구 사항에 맞는 최첨단 성능을 달성할 수 있습니다.
National Football League 산하의 NFL Media는 기하급수적으로 증가하는 동영상 및 이미지 라이브러리를 관리하고 있는데, 기존 방식으로는 팀 로고, 파일론 또는 폼 핑거와 같은 관련 콘텐츠를 검색하기 어렵습니다. NFL의 포스트 프로덕션 및 자산 관리 부문의 상임 이사인 Brad Boim은 Amazon Rekognition Custom Labels를 사용한 후 검색 작업이 쉬워졌다고 말합니다. “Amazon Rekognition의 새로운 기능, Custom Labels를 사용하면 비즈니스의 특정 사용 사례에 맞게 조정된 메타데이터를 자동으로 생성하고 콘텐츠 생성 팀에 검색 가능한 패싯을 제공할 수 있습니다. 그러면 콘텐츠 검색 속도를 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 전에는 수동으로 작업해야 했지만 지금은 자동으로 요소에 태그를 지정할 수 있습니다. 이러한 도구를 통해 자사의 프로덕션 팀은 이러한 데이터를 직접 활용하여 모든 미디어 플랫폼에서 고객에게 향상된 제품을 제공할 수 있습니다.”
현재 Amazon Rekognition Custom Labels는 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤), EU(아일랜드) 리전에서 정식 버전으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 페이지를 참조하십시오.