カスタムモデレーションによる精度の向上

Amazon Rekognition の DetectModerationLabels API を使用すると、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、アダプターを使用してDetectModerationラベルの精度を高めることができます。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 および関連する APIsを使用して、プロジェクトの作成、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。