Amazonas anunció una nueva capacidad hoy se llama Amazon Rekognition Custom Labels para ayudar a los clientes a entrenar modelos de aprendizaje automático para comprender un conjunto de objetos cuando existe un conjunto limitado de información.
Por lo general, los modelos de aprendizaje automático tienen que trabajar en grandes conjuntos de datos para aprender algo como lo que es una imagen de un perro, a diferencia de otros animales. Las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition pueden funcionar con un conjunto de datos limitado para enseñar al algoritmo un grupo de objetos específicos para un caso de uso dado.
"En lugar de tener que entrenar un modelo desde cero, que requiere experiencia especializada en aprendizaje automático y millones de imágenes etiquetadas de alta calidad, los clientes ahora pueden usar las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para lograr un rendimiento de vanguardia para sus necesidades únicas de análisis de imágenes ," la compañia escribió en una publicación de blog anunciando la nueva característica.
Por ejemplo, es posible que desee enseñarle al modelo a identificar un conjunto de piezas del motor, un conjunto limitado de información, que tiene mucho significado para un caso de uso específico. Menos información como esta realmente plantea un problema para la mayoría de los modelos de aprendizaje automático, pero esta característica ha sido diseñada específicamente para aprender de una cantidad menor de datos. En lugar de cientos o miles de imágenes, las Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition pueden funcionar con tan solo diez imágenes para aprender a identificar el objeto.
Amazon se ha vuelto loco por la ACLU y accionistas en el pasado por vender Amazon Rekognition a la policía para ayudar a identificar rostros. Esta característica ofrece un uso más benigno de tecnología similar.
La nueva función se lanzará la próxima semana el 3 de diciembre, justo a tiempo para AWS re: Invent, la conferencia de clientes de la compañía que tendrá lugar en Las Vegas.