カスタムモデレーションによる精度の向上

Amazon Rekognition の DetectModerationLabelsAPIでは、不適切、望ましくない、または不快なコンテンツを検出できます。Rekognition カスタムモデレーション機能を使用すると、アダプターDetectModerationLabelsを使用して の精度を向上させることができます。アダプターは、既存の Rekognition 深層学習モデルに追加できるモジュール式のコンポーネントであり、トレーニング対象のタスクに合わせて機能を拡張できます。アダプターを作成して DetectModerationLabelsオペレーションに提供することで、特定のユースケースに関連するコンテンツモデレーションタスクの精度を向上させることができます。

Rekognition のコンテンツモデレーションモデルを特定のモデレーションラベル用にカスタマイズするときは、プロジェクトを作成し、提供した一連のイメージに基づいて、アダプターをトレーニングします。そうすることで、アダプターのパフォーマンスを繰り返し確認し、希望する精度になるまでアダプターをトレーニングできます。プロジェクトは、異なるバージョンのアダプターを含めるために使用されます。

プロジェクトとアダプターを作成するときは Rekognition コンソールを使用します。または、 AWS SDKと関連付けられた を使用して、プロジェクトAPIsの作成、アダプターのトレーニング、アダプターの管理を行うこともできます。