Gunakan Amazon Augmented AI dengan Amazon Rekognition - Amazon SageMaker

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

Gunakan Amazon Augmented AI dengan Amazon Rekognition

Amazon Rekognition memudahkan untuk menambahkan analisis gambar ke aplikasi Anda. Operasi Amazon DetectModerationLabels Rekognition API terintegrasi langsung dengan Amazon A2I sehingga Anda dapat dengan mudah membuat lingkaran manusia untuk meninjau gambar yang tidak aman, seperti konten dewasa atau kekerasan eksplisit. Anda dapat menggunakan DetectModerationLabels untuk mengkonfigurasi loop manusia menggunakan definisi aliran ARN. Hal ini memungkinkan Amazon A2I untuk menganalisis prediksi yang dibuat oleh Amazon Rekognition dan mengirimkan hasil kepada manusia untuk ditinjau guna memastikan prediksi tersebut memenuhi kondisi yang ditetapkan dalam definisi aliran Anda.

Gambar berikut menggambarkan alur kerja bawaan Amazon A2I dengan Amazon Rekognition. Di sebelah kiri, sumber daya yang diperlukan untuk membuat alur kerja tinjauan manusia Amazon Rekognition digambarkan: dan bucket Amazon S3, kondisi aktivasi, templat tugas pekerja, dan tim kerja. Sumber daya ini digunakan untuk membuat alur kerja tinjauan manusia, atau definisi aliran. Panah menunjuk ke kanan ke langkah berikutnya dalam alur kerja: menggunakan Amazon Rekognition untuk mengonfigurasi loop manusia dengan alur kerja tinjauan manusia. Panah kedua menunjuk langsung dari langkah ini ke langkah di mana kondisi aktivasi yang ditentukan dalam alur kerja tinjauan manusia terpenuhi. Ini memulai penciptaan lingkaran manusia. Di sebelah kanan gambar, loop manusia digambarkan dalam tiga langkah: 1) UI pekerja dan alat dibuat dan tugas tersedia untuk pekerja, 2) pekerja meninjau data input, dan terakhir, 3) hasil disimpan di Amazon S3.

Gunakan Amazon Augmented AI dengan Amazon Rekognition

Anda dapat mengatur kondisi aktivasi berikut saat menggunakan jenis tugas Amazon Rekognition:

  • Memulai tinjauan manusia untuk label yang diidentifikasi oleh Amazon Rekognition berdasarkan skor kepercayaan label.

  • Kirim sampel gambar secara acak ke manusia untuk ditinjau.

Anda dapat mengatur kondisi aktivasi ini menggunakan SageMaker konsol Amazon saat membuat alur kerja tinjauan manusia, atau dengan membuat JSON untuk kondisi aktivasi loop manusia dan menentukan ini sebagai input dalam HumanLoopActivationConditions parameter operasi API. CreateFlowDefinition Untuk mempelajari cara menentukan kondisi aktivasi dalam format JSON, lihat Skema JSON untuk Kondisi Aktivasi Loop Manusia di Amazon Augmented AI danGunakan Kondisi Aktivasi Loop Manusia Skema JSON dengan Amazon Rekognition.

catatan

Saat menggunakan Augmented AI dengan Amazon Rekognition, buat sumber daya Augmented AI AWS di Wilayah yang sama yang Anda gunakan untuk menelepon. DetectModerationLabels

Memulai: Integrasikan Tinjauan Manusia ke dalam Pekerjaan Moderasi Gambar Rekognition Amazon

Untuk mengintegrasikan tinjauan manusia ke dalam Rekognition Amazon, lihat topik berikut:

Setelah membuat definisi aliran, lihat Menggunakan Augmented AI dengan Amazon Rekognition untuk mempelajari cara mengintegrasikan definisi aliran ke dalam tugas Amazon Rekognition Anda.

E nd-to-end Demo Menggunakan Amazon Rekognition dan Amazon A2I

Untuk end-to-end contoh yang menunjukkan cara menggunakan Amazon Rekognition dengan Amazon A2I menggunakan konsol, lihat. Tutorial: Memulai di Konsol Amazon A2I

Untuk mempelajari cara menggunakan Amazon A2I API untuk membuat dan memulai tinjauan manusia, Anda dapat menggunakan integrasi Amazon Augmented AI (Amazon A2I) dengan Amazon Rekognition [Contoh] dalam instance notebook. SageMaker Untuk memulai, lihat Menggunakan Instans SageMaker Notebook dengan Notebook Amazon A2I Jupyter.

Pratinjau Konsol Pekerja Rekognition A2I

Saat tugas peninjauan ditetapkan dalam alur kerja Rekognition Amazon, pekerja mungkin akan melihat antarmuka pengguna yang mirip dengan yang berikut ini:

Anda dapat menyesuaikan antarmuka ini di SageMaker konsol saat membuat definisi tinjauan manusia, atau dengan membuat dan menggunakan templat khusus. Untuk mempelajari informasi lebih lanjut, lihat Membuat dan Mengelola Template Tugas Pekerja.