Amazon Rekognition Custom Labels
Por que usar o Amazon Rekognition Custom Labels?
Com o Amazon Rekognition Custom Labels, você pode identificar os objetos e as cenas nas imagens que são específicos às necessidades dos seus negócios. Por exemplo, você pode encontrar seu logotipo em postagens de mídias sociais, identificar seus produtos nas prateleiras das lojas, diferenciar plantas saudáveis ou infectadas, classificar as peças de máquina em uma linha de montagem ou detectar personagens animados em vídeos.
Desenvolver um modelo personalizado de análise de imagens é uma tarefa difícil que exige experiência e recursos, podendo levar até meses para ser concluída. Além disso, ela costuma exigir milhares ou dezenas de milhares de imagens rotuladas manualmente para que o modelo tenha dados suficientes para tomar decisões precisas. A geração desses dados pode demorar meses, sendo necessárias grandes equipes de rotuladores capazes de preparar esses dados para serem usados no machine learning.
Com Amazon Rekognition Custom Labels, nós cuidamos desse trabalho pesado por você. O Rekognition Custom Labels usa os recursos atuais do Rekognition, que já estão treinados com base em dezenas de milhões de imagens de várias categorias. Em vez de buscar milhares de imagens, você só precisa selecionar um grupo pequeno de imagens de treinamento (normalmente algumas centenas de imagens ou menos) específicas para o seu caso de uso e fazer o upload delas no nosso console. Se as imagens já estiverem rotuladas, bastam alguns cliques para o Rekognition iniciar o treinamento. Se não, é possível rotulá-las diretamente na interface do Rekognition ou usar o Amazon SageMaker Ground Truth para rotulá-las por você. Depois que o Rekognition iniciar o treinamento com base em um conjunto de imagens, ele pode gerar um modelo personalizado de análise de imagens em poucas horas. Para isso, o Rekognition Custom Labels carrega e inspeciona automaticamente os dados de treinamento, seleciona os algoritmos corretos de machine learning, treina um modelo e apresenta as métricas de performance do modelo. Esse modelo personalizado pode ser usado por meio da Rekognition Custom Labels API e ser integrado aos seus aplicativos.
Casos de uso
Recursos
Clientes
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NFL
No cenário atual da mídia, o volume de conteúdo não estruturado que as organizações gerenciam está crescendo exponencialmente. Usando ferramentas tradicionais, os usuários podem ter dificuldade em pesquisar entre os milhares de ativos de mídia para localizar um elemento específico que estão procurando. Ao usar o novo recurso do Amazon Rekognition, Custom Labels, podemos gerar automaticamente tags de metadados personalizadas para casos de uso específicos de nossos negócios e fornecer facetas pesquisáveis para nossas equipes de criação de conteúdo. Isso melhora significativamente a velocidade na qual podemos procurar conteúdo e, o mais importante, nos permite marcar automaticamente elementos que antes exigiam esforços manuais. Essas ferramentas permitem que nossas equipes de produção aproveitem esses dados diretamente e fornecem produtos aprimorados aos nossos clientes em todas as nossas plataformas de mídia.
Brad Boim, diretor sênior, Pós-produção e gerenciamento de ativos, NFL Media -
VidMob
Com o Amazon Rekognition Custom Labels, os profissionais de marketing estarão equipados com recursos avançados no Agile Creative Studio,o que permite que eles criem e treinem em minutos um grande volume de produtos específicos (rótulos personalizados) que são importantes nos anúncios,. Graças à integração do VidMob com o Amazon Rekognition, os clientes conseguiam identificar objetos comuns. Mas, com o novo recurso de rótulos personalizados, nossa plataforma será ainda mais segmentada para cada negócio. Com um aumento de 150% na performance criativa e uma redução de 30% no tempo de *análise humana*, os profissionais ampliarão sua capacidade de medir a performance criativa usando o Agile Creative Studio do VidMob.
Alex Collmer, diretor executivo – VidMob -
Prodege
A Prodege é uma plataforma de insights de consumo e marketing orientada por dados composta por marcas de consumo, como Swagbucks, MyPoints, Tada, ySense, InboxDollars, InboxPounds, DailyRewards e Upromise, junto com um pacote complementar de soluções de negócios para profissionais de marketing e pesquisadores.
A Prodege usa Amazon Rekognition Custom Labels para detectar anomalias nos recibos da loja. Usando o Amazon Rekognition Custom Labels, a Prodege foi capaz de detectar anomalias com alta precisão nas imagens de recibos da loja enviadas por nossos valiosos membros como parte de nossas ofertas do programa de recompensas. A melhor parte do Amazon Rekognition Custom Labels é que ele é fácil de configurar e requer apenas um pequeno conjunto de imagens pré-classificadas (algumas centenas em nosso caso) para treinar o modelo de ML para detecção de imagem de alta confiança. Os endpoints do modelo podem ser facilmente acessados usando a API. O Amazon Rekognition Custom Labels tem sido uma solução extremamente eficaz para permitir o funcionamento regular de nosso produto de digitalização de recibos validado e nos ajudou a economizar muito tempo e recursos realizando a detecção manual. Não é possível agradecer o suficiente à equipe do AWS Support, que tem nos ajudado diligentemente em todos os aspectos do produto durante essa jornada.
Arun Gupta, diretor, Business Intelligence - Prodege, LLC