Amazon a anunțat astăzi o nouă capacitate numită Amazon Rekognition Custom Labels pentru a ajuta clienții să instruiască modele de învățare a mașinilor să înțeleagă un set de obiecte când există un set limitat de informații.

De obicei, modelele de învățare automată trebuie să funcționeze pe seturi de date mari pentru a învăța ceva precum imaginea unui câine, spre deosebire de alte animale. Etichetele personalizate Amazon Rekognition pot funcționa cu un set de date limitat pentru a învăța algoritmul un grup de obiecte specifice unui caz de utilizare dat.

„În loc să trebuiască să antreneze un model de la zero, care necesită expertiză specializată în învățarea mașinilor și milioane de imagini etichetate de înaltă calitate, clienții pot utiliza acum etichete personalizate Amazon Rekognition pentru a obține performanțe de ultimă generație pentru nevoile lor unice de analiză a imaginii. ”, A scris compania într-o postare pe blog care anunța noua caracteristică.

De exemplu, este posibil să doriți să învățați modelul să identifice un set de piese ale motorului, un set limitat de informații, care are mult sens pentru un caz de utilizare specific. Mai puține informații ca aceasta reprezintă de fapt o problemă pentru majoritatea modelelor de învățare automată, dar această caracteristică a fost concepută special pentru a învăța dintr-o cantitate mai mică de date. În loc de sute sau mii de imagini, etichetele personalizate Amazon Rekognition pot funcționa cu doar zece imagini pentru a învăța să identifice obiectul.

Amazon a obținut în trecut față de la ACLU și acționarii pentru vânzarea Amazon Rekognition către forțele de ordine pentru a ajuta la identificarea fețelor. Această caracteristică oferă o utilizare mai benignă a tehnologiei similare.

Noua caracteristică va fi transmisă săptămâna viitoare pe 3 decembrie, la timp pentru AWS re: Invent, conferința pentru clienți a companiei care are loc la Las Vegas.

Sursa articol

LĂSAȚI UN MESAJ

Please enter your comment!
Please enter your name here