게시된 날짜: Nov 18, 2021
Amazon Rekognition Custom Labels는 자동화된 기계 학습(AutoML) 서비스로, 심층 기계 학습 전문 지식 없이도 사용자 지정 컴퓨터 비전 모델을 구축하여 비즈니스 요구 사항에 맞는 객체와 장면을 감지할 수 있도록 해줍니다. 오늘부터 Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 업데이트하여 사용자 지정 모델을 관리, 훈련 및 평가하는 방법에 대한 단계별 지침을 소개합니다. 이 개선된 안내 환경을 사용하면 몇 번의 클릭으로 간단한 4단계를 통해 자신의 컴퓨터 비전 모델을 훨씬 더 쉽게 훈련할 수 있습니다.
고객은 모델을 구축하고 훈련하는 데 필요한 리소스 집합인 프로젝트를 사용하여 사용자 지정 모델을 관리할 수 있습니다. 데이터 집합은 모델을 훈련하는 데 사용되는 레이블이 지정된 이미지 모음입니다. 이전에는 데이터 집합이 프로젝트에 직접 연결되지 않았습니다. 이 업데이트를 통해 이제 데이터 집합이 생성된 프로젝트에 연결되어 고객이 맞춤형 훈련 모델을 훨씬 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
이전에 모델을 훈련한 고객은 영향을 받지 않습니다. Amazon Rekognition은 최신 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터 집합을 모델이 속한 프로젝트와 자동으로 연결합니다. 이전 버전의 모델을 훈련하는 데 사용되거나 사용된 적이 없는 이전 데이터 집합은 새 프로젝트에 연결하여 계속 사용할 수 있습니다.
또한 프로그래밍 방식으로 컴퓨터 비전 모델을 훨씬 쉽게 구축하고 훈련할 수 있도록 7개의 새로운 API를 도입했습니다. 이러한 새로운 API를 사용하면 (a) 데이터 세트를 생성, 복사 또는 삭제하고, (b) 콘텐츠를 나열하고 데이터 집합의 세부 정보를 가져오고, (c) 데이터 집합을 수정하고 자동으로 분할하여 테스트 데이터 집합을 생성할 수 있습니다. 이러한 새로운 API에 대해 자세히 알아보려면 설명서 가이드의 이 섹션을 방문하세요.
이 업데이트된 환경은 모든 Amazon Rekognition Custom Labels 리전에서 사용할 수 있습니다. Amazon Rekognition Custom Labels 및 리전 가용성에 대한 자세한 내용은 설명서와 리전 표를 참조하세요. 지금 Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 시작하세요.