게시된 날짜: Nov 16, 2021
Amazon Rekognition 콘텐츠 조정은 부적절하거나 원치 않거나 불쾌감을 주는 이미지와 비디오를 탐지할 수 있는 딥 러닝 기반 기능으로서 이러한 콘텐츠를 대규모로 쉽게 찾아 제거할 수 있도록 해줍니다. Amazon Rekognition은 35개의 하위 카테고리와 10개의 뚜렷한 최상위 조정 카테고리에 걸쳐 세부적인 분류 체계를 제공합니다. 오늘부터 Amazon Rekognition 콘텐츠 조정은 이미지 조정 개선 모델로 적용되어, 모든 조정 카테고리(특히 ‘노골적인 나체’)에 걸쳐 정말로 안전하지 않은 콘텐츠의 탐지율은 그대로 유지하면서 오탐률이 대폭 감소됩니다. 오탐율이 낮아지면 플래그가 지정되어 추가로 검토해야 하는 이미지 볼륨이 줄어들므로 인간 조정자의 업무가 줄어들고 비용이 더욱 절감됩니다.
오늘날 타사 또는 사용자 생성 콘텐츠를 검토하기 위해 조정 담당자로 구성된 조정 팀을 고용하는 기업들이 많은 반면 사용자 불만에 대응하여 불쾌감을 주거나 부적절한 콘텐츠를 단순히 삭제하는 조치만 취하는 기업도 있습니다. 그러나 인간 조정자만으로는 이런 요구에 부합하는 품질이나 속도로 업무를 처리할 수 없어 사용자 불만이 쌓이게 되고 이에 대한 대응 비용이 높아지며 심지어 브랜드 평판이 나빠질 수도 있습니다. Amazon Rekognition 콘텐츠 조정을 사용하면 기계 학습을 사용해 조정 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 완전관리형 조정 API를 사용해 수백 만 개의 이미지나 수천 개의 동영상을 빠르게 검토하고, 추가 작업을 요하는 일부 자산에만 플래그를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 자신의 비즈니스 규모에 따라 모든 콘텐츠에 대해 비용 효율적인 포괄적 조정을 수행할 수 있게 되고 인력을 동원해 잠재적인 조정이 필요한 막대한 분량의 콘텐츠를 살펴보는 부담이 줄어들게 됩니다. 다음은 Flipboard에서 이미지 콘텐츠 조정에 Amazon Rekognition을 어떻게 사용하는지에 대한 인용입니다.
Flipboard는 출판사, 창작가, 큐레이터가 독자들과 스토리를 공유하여 독자의 열정과 흥미에 대해 항상 잘 이해하도록 돕는 콘텐츠 추천 플랫폼입니다. 평균적으로 Flipbaord는 하루에 약 9,000만 개의 이미지를 처리합니다. 안전하고 포괄적인 환경을 유지하면서 모든 이미지가 대체로 플랫폼 가이드라인을 준수하려면 기계 학습을 사용해 콘텐츠 조정 워크플로를 구현하는 것이 중요합니다. 이 시스템에 대한 모델을 내부적으로 구축하는 것은 노동 집약적이면서 Flipboard 사용자가 원하는 고품질 표준 충족에 필요한 정확성에 부합하지 못했습니다. 여기서 Amazon Rekognition이 우리 제품에 적합한 솔루션으로 등장했습니다. Amazon Rekognition은 정확성이 높고 배포하기 쉬우며 강력한 콘텐츠 분류 체계를 제공하는 성능 좋은 콘텐츠 조정 플랫폼입니다. Amazon Rekognition을 워크플로에 도입한 뒤로 당사의 표준을 위반하는 이미지를 매일 약 6만 3천 건 적발하고 있습니다. 또한 최신 콘텐츠 조정 모델 업데이트와 같은 빈번한 기능 개선을 통해 Rekognition은 Flipboard를 사용자에게 더욱 포괄적이면서 안전한 환경으로 만드는 데 계속 기여할 것이라고 확신할 수 있습니다. - Anuj Ahooja, Sr. Flipboard 엔지니어링 관리자
이미지 관련 Amazon Rekognition 콘텐츠 조정에 대한 정확도 개선은 이제 모든 지원되는 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Amazon Rekognition 콘솔에서 최신 버전을 사용하시기 바랍니다. Amazon Rekognition 콘텐츠 조정에 대한 더 자세한 내용은 기능 설명서를 참조하세요.