Publicado: Oct 13, 2023
A moderação de conteúdo do Amazon Rekognition é um atributo baseado em aprendizado profundo que pode detectar imagens e vídeos impróprios, indesejados ou ofensivos, facilitando a localização e a remoção desse tipo de conteúdo em grande escala. Os clientes de todos os setores, como mídias sociais, jogos e publicidade, usam os recursos de moderação de conteúdo do Rekognition para proteger a reputação de sua marca e permitir comunidades seguras de usuários. Com a moderação personalizada, os clientes agora podem aprimorar a precisão do modelo de aprendizado profundo de moderação em seus dados específicos de negócios treinando um adaptador com apenas vinte imagens anotadas em menos de uma hora.
Os clientes podem treinar um adaptador personalizado para reduzir os falsos positivos, ou seja, imagens que são apropriadas para empresas, mas marcadas pelo modelo com um rótulo de moderação, ou reduzir os falsos negativos, ou seja, imagens que são inadequadas para empresas, mas não são marcadas com um rótulo de moderação. Esses adaptadores personalizados ampliam os recursos do modelo de moderação de aprendizado profundo para detectar imagens usadas para treinamento com maior precisão. Os clientes podem fornecer a ID exclusiva do adaptador treinado para a operação existente da API DetectModerationLabels para processar imagens. Com a moderação personalizada do Amazon Rekognition, os clientes podem personalizar o modelo de aprendizado profundo de moderação para melhorar a performance em seu caso de uso específico de moderação, sem qualquer experiência em machine learning.
Essa atualização já está disponível em todas as regiões da AWS com suporte para o Amazon Rekognition Custom Labels. Para experimentar o novo modelo, acesse o console do Amazon Rekognition para moderação de imagens. Para saber mais, leia a documentação de moderação de conteúdo do Amazon Rekognition.