게시된 날짜: Oct 27, 2020
Amazon Rekognition Custom Labels는 고객이 고유한 비즈니스 요구 사항에 따라 간단한 추론 API를 사용하여 이미지에서 필요한 물체와 장면을 찾을 수 있는 자동화된 기계 학습(AutoML) 기능입니다. 고객은 레이블이 지정된 이미지를 업로드하여 간단하게 사용자 지정 ML 모델을 생성할 수 있습니다. ML 전문 지식은 필요하지 않습니다.
오늘 기존 데이터 세트에서 보다 쉽게 목록을 가져오고 데이터 세트 내에서 레이블을 쉽게 추가, 필터링 및 검색하는 Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔의 사용성 개선 사항을 공개했습니다. Amazon Rekognition Custom Labels에서는 사용자 지정 ML 모델을 생성할 때 고객이 훈련 및 테스트 데이터 세트 모두를 제공하도록 권장합니다. 이전에는 콘솔을 사용하는 고객이 새 테스트 데이터 세트를 생성하고 훈련 데이터 세트에서 방금 생성한 레이블을 모두 수동으로 다시 입력했습니다. 종종 이로 인해 고객이 데이터 세트를 오고가며 두 레이블 목록이 일치하는지 확인해야 했습니다. 오타, 누락된 레이블 또는 맞춤법 차이(예: 'awslogo' 및 'AWS Logo')로 인해 오류가 발생할 수 있기 때문입니다. 이제 Amazon Rekognition Custom Labels에서는 고객이 새 데이터 세트를 생성할 때 기존 데이터 세트에서 레이블 목록을 가져오기만 하면 됩니다. 이로 인해 수동 작업이 줄고 훈련에 영향을 주는 오류가 발생할 가능성도 줄어듭니다.
이번 기능을 공개하면서, 데이터 세트 갤러리 보기의 레이블 목록에 새로운 검색, 필터 및 '빠른 추가' 기능도 추가했습니다. 이제 고객은 레이블 목록을 수동으로 스크롤하거나 편집 모달을 입력하여 새 레이블을 추가하지 않아도 됩니다. 대신, 찾고 있는 레이블을 입력하기만 하면, 목록이 자동으로 필터링됩니다. 새 레이블을 추가하려면 편집 레이블 모달을 입력하지 않고도 [새 레이블 생성(Create New Label)]을 클릭하기만 하면 됩니다.
이러한 개선 사항을 체험해보려면 Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔로 이동하십시오. 자세한 내용은 설명서를 참조하십시오. 이러한 사용성 개선 사항은 모든 Amazon Rekognition Custom Labels 리전에서 사용할 수 있습니다. 지원되는 리전 목록은 리전 표에서 확인할 수 있습니다.
지금 바로 Amazon Rekognition Custom Labels를 시작해보십시오.