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Amélioration de la précision grâce à la modération personnalisée
L'DetectModerationLabelsAPI d'Amazon Rekognition vous permet de détecter le contenu inapproprié, indésirable ou offensant. La fonction de modération personnalisée de Rekognition vous permet d'améliorer la précision de en utilisant des adaptateurs. DetectModerationLabels Les adaptateurs sont des composants modulaires qui peuvent être ajoutés à un modèle de Rekognition deep learning existant, afin d’étendre ses capacités aux tâches pour lesquelles il a été entraîné. En créant un adaptateur et en le fournissant à l'DetectModerationLabelsopération, vous pouvez améliorer la précision des tâches de modération du contenu liées à votre cas d'utilisation spécifique.
Lorsque vous personnalisez le modèle de modération de contenu de Rekognition pour des étiquettes de modération spécifiques, vous devez créer un projet et former un adaptateur sur un ensemble d’images que vous fournissez. Vous pouvez ensuite vérifier de manière itérative les performances de l’adaptateur et le réentraîner au niveau de précision souhaité. Les projets sont utilisés pour contenir les différentes versions des adaptateurs.
Vous pouvez créer des projets et des adaptateurs à l’aide de la console Rekognition. Vous pouvez également utiliser un AWS SDK et le kit associé APIs pour créer un projet, former un adaptateur et gérer vos adaptateurs.
