モデルフィードバックによるモデルの改良 - Rekognition

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モデルフィードバックによるモデルの改良

モデルフィードバックソリューションでは、モデルの予測に関するフィードバックの提供や、人間による検証を使った改善を行うことができます。ユースケースによっては、少ないイメージのトレーニングデータセットで可能です。より正確なモデルの構築では、注釈付きの大規模なトレーニングセットを必要とする場合もあります。モデルフィードバックソリューションを使用すると、モデル作成支援を通じて、より大きなデータセットを作成できます。

モデルフィードバックソリューションをインストールして設定するには、「Model Feedback Solution」を参照してください。

モデルを継続的に改善するためのワークフローは次のとおりです。

  1. モデルの最初のバージョンをトレーニングします (通常は小規模なトレーニングデータセットを使用します)。

  2. モデルフィードバックソリューションには、注釈の付いていないデータセットを用意してください。

  3. モデルフィードバックソリューションは現在のモデルを使用します。人間による検証ジョブを開始して、新しいデータセットに注釈を付けます。

  4. モデルフィードバックソリューションが人間のフィードバックに基づいてマニフェストファイルを生成し、これを使って新しいモデルを作成します。