게시된 날짜: Jun 25, 2020
Amazon Rekognition Custom Labels는 고객이 자체 사용자 지정 모델을 신속하게 훈련하여 이미지에서 비즈니스별 객체 및 장면을 탐지할 수 있는 자동화된 기계 학습(ML) 기능으로서, 별도의 ML 경험이 필요하지 않습니다. 예를 들어, 고객은 사용자 지정 모델을 훈련하여 소셜 미디어 게시물 내 회사 로고를 찾거나, 상점 진열대에서 제품을 식별하거나, 조립 라인에서 고유한 기계 부품을 분류할 수 있습니다. 이제 오늘부터 Amazon Rekognition Custom Labels를 사용해 고객은 단일 객체(레이블)의 객체 탐지 프로젝트를 훈련할 수 있습니다.
고객들은 객체 탐지 사용 사례 중에는 단일 객체 클래스를 찾아야만 그 존재 또는 부존재를 확인할 수 있는 경우도 있었다고 AWS에 보고했습니다. 현재 Amazon Rekognition Custom Labels로 사용자 지정 모델을 훈련하려면 고객은 최소한 두 개의 객체(레이블)를 제공해야 합니다. 이는 고객이 두 번째 객체(다른 객체 또는 ‘비객체’) 레이블을 생성해야 한다는 것을 의미합니다. 이 새로운 기능을 사용하면, 고객은 이제 더 이상 객체 탐지 사용 사례를 위한 두 번째 레이블을 생성할 필요가 없으며, 간단히 관심 대상인 단일 객체 레이블을 사용하여 모델을 훈련하기만 하면 됩니다. 이 기능은 이제 모든 Amazon Rekognition Custom Labels 리전에서 제공됩니다. 지원되는 리전 목록은 리전 표에서 확인할 수 있습니다.