Amazon Rekognition Custom Labels のドキュメント履歴 - Rekognition

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Amazon Rekognition Custom Labels のドキュメント履歴

次の表に、Amazon Rekognition Custom Labels 開発者ガイドの各リリースの重要な変更点を示します。このドキュメントの更新に関する通知については、RSS フィードでサブスクライブできます。

  • ドキュメントの最終更新日: 2023 年 4 月 19 日

変更説明日付

モデル期間のトピックを追加

モデルの実行時間と使用された推論単位を取得する方法を示します。詳細については、「実行時間と使用された推論単位のレポート」を参照してください。

2023 年 4 月 19 日

データセットコンテンツを再編成

マニフェストファイルの作成内容をマニフェストファイルに移動しました。データセット変換のトピックを「他のデータセット形式をマニフェストファイルに変換する」に移動しました。

2023 年 2 月 20 日

AWS WAF の IAM ガイダンスを更新しました

IAM のベストプラクティスに沿ったガイドを更新しました。詳細については、「IAM のセキュリティのベストプラクティス」を参照してください。

2023 年 2 月 15 日

分類モデルの混同マトリクスを表示する

Amazon Rekognition Custom Labels には、分類モデルの混同マトリクスは表示されません。代わりに、AWS SDK を使用して混同マトリクスを取得して表示できます。詳細については、「モデルの混同マトリクスの表示」を参照してください。

2023 年 1 月 4 日

Lambda 関数の例を更新

Lambda 関数の例で、ローカルファイルまたは Amazon S3 バケットから渡されたイメージを分析する方法が示されるようになりました。詳細については、「AWS Lambda 関数によるイメージ分析」を参照してください。

2022 年 12 月 2 日

Amazon Rekognition Custom Labels がトレーニング済みモデルをコピーできるようになりました

トレーニング済みモデルを、ある AWS アカウントから同じ AWS リージョン内にある別の AWS アカウントにコピーできるようになりました。詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels モデルのコピー (SDK)」を参照してください。

2022 年 8 月 16 日

Amazon Rekognition Custom Labels で推論単位を自動的にスケールすることができるようになりました。

需要の急増に対応するため、Amazon Rekognition Custom Labels では、モデルが使用する推論単位の数をスケールすることができるようになりました。詳細については、「トレーニング済み Amazon Rekognition Custom Labels の実行」を参照してください。

2022 年 8 月 16 日

CSV ファイルからマニフェストファイルを作成する

CSV ファイルからイメージ分類情報を読み取るスクリプトを使用して、マニフェストファイルの作成を簡略化できるようになりました。詳細については、「CSV ファイルからのマニフェストファイルの作成」を参照してください。

2022 年 2 月 2 日

Amazon Rekognition Custom Labels がプロジェクトでデータセットを管理するようになりました

プロジェクトを使用して、モデルの作成に使用するトレーニングとテストのデータセットを管理できます。詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels について」を参照してください。

2021 年 11 月 1 日

Amazon Rekognition Custom Labels が AWS CloudFormation と統合されました

AWS CloudFormation を使用すると、Amazon Rekognition Custom Labels プロジェクトのプロビジョニングと設定を行うことができます。詳細については、「AWS CloudFormation を使用したプロジェクトの作成」を参照してください。

2021 年 10 月 21 日

開始時の作業を更新

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールにチュートリアルビデオとサンプルプロジェクトが含まれるようになりました。詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels の開始方法」を参照してください。

2021 年 7 月 22 日

しきい値とメトリクスの使用に関する情報を更新

DetectCustomLabels への MinConfidence 入力パラメータを使用して必要なしきい値を設定する方法についての情報です。詳細については、「トレーニングされたモデルによるイメージの分析」を参照してください。

2021 年 6 月 8 日

AWS KMS key サポートの追加

独自の KMS キーを使用してトレーニングイメージとテストイメージを暗号化できるようになりました。詳細については、「モデルのトレーニング」を参照してください。

2021 年 5 月 19 日

タグ付けの追加

Amazon Rekognition Custom Labels がタグ付けをサポートするようになりました。タグを使用して、Amazon Rekognition Custom Labels モデルを識別、整理、検索、フィルタリングできます。詳細については、「モデルのタグ付け」を参照してください。

2021 年 3 月 25 日

セットアップトピックを更新

トレーニングファイルを暗号化する方法に関する設定情報を更新しました。詳細については、ステップ 5: (オプション) トレーニングファイルを暗号化するを参照してください。

2021 年 3 月 18 日

データセットのコピーに関するトピックを追加

データセットを別の AWS リージョンにコピーする方法についての情報です。詳細については、「Copying a dataset to a different AWS region」を参照してください。

2021年3月5日

Amazon SageMaker GroundTruth マルチラベルマニフェストの変換についてのトピックを追加

Amazon SageMaker GroundTruth マルチラベル形式のマニフェストを Amazon Rekognition Custom Labels 形式のマニフェストファイルに変換する方法に関する情報です。詳細については、「マルチラベルの SageMaker Ground Truth マニフェストファイルの変換」を参照してください。

2021 年 2 月 22 日

モデルトレーニングのデバッグ情報を追加

検証結果マニフェストを使用して、モデルトレーニングエラーに関する詳細なデバッグ情報を取得できるようになりました。詳細については、「失敗したモデルトレーニングのデバッグ」を参照してください。

2020 年 10 月 8 日

COCO 変換の情報と例を追加

COCO オブジェクト検出形式のデータセットを Amazon Rekognition Custom Labels マニフェストファイルに変換する方法についての情報。詳細については、「COCO データセットの変換」を参照してください。

2020 年 9 月 2 日

Amazon Rekognition Custom Labels が 1 つのオブジェクトのトレーニングをサポートするようになりました

1 つのオブジェクトの場所を検索する Amazon Rekognition Custom Labels モデルを作成するために、1 つのラベルのみを必要とするデータセットを作成できるようになりました。詳細については、「Drawing bounding boxes」を参照してください。

2020 年 6 月 25 日

プロジェクトとモデルの削除オペレーションを追加

Amazon Rekognition Custom Labels のプロジェクトとモデルをコンソールと API で削除できるようになりました。詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels モデルの削除」および「Amazon Rekognition Custom Labels プロジェクトの削除」を参照してください。

2020 年 4 月 1 日

Java の例を追加

プロジェクト作成、モデルトレーニング、モデル実行、イメージ分析を対象とする Java の例を追加しました。

2019 年 12 月 13 日

新しい特徴とガイド

これは、Amazon Rekognition Custom Labels 機能と Amazon Rekognition Custom Labels 開発者ガイドの初回リリースです。

2019 年 12 月 3 日