Apa itu Label Kustom Rekognition Amazon? - Rekognition
Manfaat utamaMemilih untuk menggunakan Label Kustom Amazon RekognitionApakah Anda pengguna Label Kustom Amazon Rekognition pertama kali?

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Apa itu Label Kustom Rekognition Amazon?

Dengan Label Kustom Amazon Rekognition, Anda dapat mengidentifikasi objek, logo, dan adegan dalam gambar yang spesifik untuk kebutuhan bisnis Anda. Misalnya, Anda dapat menemukan logo Anda di posting media sosial, mengidentifikasi produk Anda di rak-rak toko, mengklasifikasikan suku cadang mesin di jalur perakitan, membedakan tanaman yang sehat dan terinfeksi, atau mendeteksi karakter animasi dalam gambar.

Mengembangkan model khusus untuk menganalisis gambar adalah usaha penting yang membutuhkan waktu, keahlian, dan sumber daya. Seringkali butuh waktu berbulan-bulan untuk menyelesaikannya. Selain itu, dapat memerlukan ribuan atau puluhan ribu gambar berlabel tangan untuk menyediakan model dengan data yang cukup untuk membuat keputusan secara akurat. Menghasilkan data ini dapat memakan waktu berbulan-bulan untuk dikumpulkan, dan dapat membutuhkan tim besar pelabel untuk mempersiapkannya untuk digunakan dalam pembelajaran mesin.

Amazon Rekognition Custom Labels memperluas kemampuan Amazon Rekognition yang ada, yang sudah dilatih pada puluhan juta gambar di banyak kategori. Alih-alih ribuan gambar, Anda dapat mengunggah satu set kecil gambar pelatihan (biasanya beberapa ratus gambar atau kurang) yang khusus untuk kasus penggunaan Anda. Anda dapat melakukan ini dengan menggunakan easy-to-use konsol. Jika gambar Anda sudah diberi label, Amazon Rekognition Custom Labels dapat mulai melatih model dalam waktu singkat. Jika tidak, Anda dapat memberi label gambar secara langsung di dalam antarmuka pelabelan, atau Anda dapat menggunakan Amazon SageMaker AI Ground Truth untuk memberi label untuk Anda.

Setelah Amazon Rekognition Custom Labels memulai pelatihan dari set gambar Anda, itu dapat menghasilkan model analisis gambar khusus untuk Anda hanya dalam beberapa jam. Di balik layar, Amazon Rekognition Custom Labels secara otomatis memuat dan memeriksa data pelatihan, memilih algoritma pembelajaran mesin yang tepat, melatih model, dan menyediakan metrik kinerja model. Anda kemudian dapat menggunakan model kustom Anda melalui Amazon Rekognition Custom API Labels dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi Anda.

Manfaat utama

Pelabelan data yang disederhanakan

Konsol Amazon Rekognition Custom Labels menyediakan antarmuka visual untuk membuat pelabelan gambar Anda cepat dan sederhana. Antarmuka memungkinkan Anda untuk menerapkan label ke seluruh gambar. Anda juga dapat mengidentifikasi dan memberi label objek tertentu dalam gambar menggunakan kotak pembatas dengan click-and-drag antarmuka. Sebagai alternatif, jika Anda memiliki kumpulan data yang besar, Anda dapat menggunakan Amazon SageMakerGround Truth untuk memberi label pada gambar Anda secara efisien dalam skala besar.

Pembelajaran mesin otomatis

Tidak diperlukan keahlian pembelajaran mesin untuk membangun model kustom Anda. Amazon Rekognition Custom Labels mencakup kemampuan pembelajaran mesin otomatis (AutoML) yang menangani pembelajaran mesin untuk Anda. Saat gambar pelatihan disediakan, Label Kustom Rekognition Amazon dapat memuat dan memeriksa data secara otomatis, memilih algoritme pembelajaran mesin yang tepat, melatih model, dan menyediakan metrik kinerja model.

Evaluasi model, inferensi, dan umpan balik yang disederhanakan

Anda mengevaluasi kinerja model kustom Anda pada set pengujian Anda. Untuk setiap gambar dalam set pengujian, Anda dapat melihat side-by-side perbandingan prediksi model vs. label yang ditetapkan. Anda juga dapat meninjau metrik kinerja terperinci seperti presisi, ingatan, skor F1, dan skor kepercayaan diri. Anda dapat mulai menggunakan model Anda segera untuk analisis gambar, atau Anda dapat mengulangi dan melatih ulang versi baru dengan lebih banyak gambar untuk meningkatkan kinerja. Setelah Anda mulai menggunakan model Anda, Anda melacak prediksi Anda, memperbaiki kesalahan, dan menggunakan data umpan balik untuk melatih kembali versi model baru dan meningkatkan kinerja.

Memilih untuk menggunakan Label Kustom Amazon Rekognition

Amazon Rekognition menyediakan dua fitur yang dapat Anda gunakan untuk menemukan label (objek, adegan, dan konsep) dalam gambar: Amazon Rekognition Custom Labels dan Amazon Rekognition Image label deteksi. Gunakan informasi berikut untuk menentukan fitur mana yang harus Anda gunakan.

Amazon Rekognition Deteksi label gambar

Anda dapat menggunakan fitur deteksi label di Amazon Rekognition Image untuk mengidentifikasi, mengklasifikasikan, dan mencari label umum dalam gambar dan video—dalam skala besar dan tanpa harus membuat model pembelajaran mesin. Misalnya, Anda dapat dengan mudah mendeteksi ribuan objek umum, seperti mobil dan truk, tomat, bola basket, dan bola sepak.

Jika aplikasi Anda perlu menemukan label umum, sebaiknya gunakan deteksi label Gambar Rekognition Amazon, karena Anda tidak perlu melatih model. Untuk mendapatkan daftar label yang ditemukan oleh deteksi label Gambar Rekognition Amazon, lihat Mendeteksi label.

Jika aplikasi Anda perlu menemukan label yang tidak ditemukan oleh deteksi label Gambar Rekognition Amazon, seperti suku cadang mesin khusus pada jalur perakitan, sebaiknya gunakan Label Kustom Amazon Rekognition.

Amazon Rekognition Custom Labels

Anda dapat menggunakan Amazon Rekognition Custom Labels untuk dengan mudah melatih model pembelajaran mesin yang menemukan label (objek, logo, adegan, dan konsep) dalam gambar yang unik untuk kebutuhan bisnis Anda.

Amazon Rekognition Custom Labels dapat mengklasifikasikan gambar (prediksi tingkat gambar) atau mendeteksi lokasi objek dalam gambar (prediksi level objek/kotak pembatas).

Amazon Rekognition Custom Labels memberikan fleksibilitas yang lebih besar dalam jenis objek dan adegan yang dapat Anda deteksi. Misalnya, Anda dapat menggunakan deteksi label Gambar Rekognition Amazon untuk menemukan tanaman dan daun. Untuk membedakan antara tanaman yang sehat, rusak, dan terinfeksi, Anda perlu menggunakan Label Kustom Rekognition Amazon.

Berikut ini adalah contoh bagaimana Anda dapat menggunakan Amazon Rekognition Custom Labels.

  • Identifikasi logo tim pada kaus dan helm pemain

  • Bedakan antara suku cadang atau produk mesin tertentu pada jalur perakitan

  • Identifikasi karakter kartun di perpustakaan media

  • Temukan produk dari merek tertentu di rak ritel

  • Klasifikasi kualitas hasil pertanian (seperti busuk, matang, atau mentah)

catatan

Amazon Rekognition Custom Labels tidak dirancang untuk menganalisis wajah, mendeteksi teks, atau menemukan konten gambar yang tidak aman dalam gambar. Untuk melakukan tugas-tugas ini, Anda dapat menggunakan Amazon Rekognition Image. Untuk informasi selengkapnya, lihat Apa itu Rekognition Amazon.

Apakah Anda pengguna Label Kustom Amazon Rekognition pertama kali?

Jika Anda adalah pengguna pertama kali Amazon Rekognition Custom Labels, kami sarankan Anda membaca bagian berikut secara berurutan:

  1. Menyiapkan Label Kustom Rekognition Amazon— Di bagian ini, Anda mengatur detail akun Anda.

  2. Memahami Label Kustom Rekognition Amazon— Di bagian ini, Anda belajar tentang alur kerja untuk membuat model.

  3. Memulai Label Kustom Amazon Rekognition— Di bagian ini, Anda melatih model menggunakan contoh proyek yang dibuat oleh Amazon Rekognition Custom Labels.

  4. Mengklasifikasikan gambar— Di bagian ini, Anda mempelajari cara melatih model yang mengklasifikasikan gambar dengan kumpulan data yang Anda buat.