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Creación de un modelo de clasificación de imágenes
Las siguientes son las fases del desarrollo de un modelo de clasificación de imágenes:
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Determine sus requisitos: determine sus requisitos de modelo e implementación, como el tiempo de respuesta requerido, el nivel de esfuerzo de construcción, los requisitos del modelo, los requisitos de mantenimiento y el presupuesto.
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Elija un modelo: cree una lista de opciones de modelos con los beneficios y los costos asociados a cada modelo. Cada modelo tiene una opción de implementación diferente. Seleccione un modelo en función del análisis de costo-beneficio.
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Determine la infraestructura de despliegue: para el modelo seleccionado, ajuste el plan de infraestructura de despliegue (si es necesario).
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Determine el flujo de trabajo de supervisión y mantenimiento del modelo: esto incluye las actualizaciones de la arquitectura del modelo, el reentrenamiento periódico y las correcciones activadas por la supervisión de las alarmas para comprobar el sesgo y la calidad de los datos. La estructura de este flujo de trabajo depende de la aplicación. Por ejemplo, un modelo de previsión de la demanda puede requerir un reentrenamiento y una supervisión frecuentes para tener en cuenta las desviaciones del modelo debidas a las tendencias del mercado u otros factores. Es posible que un modelo de clasificación que detecte a personas en las imágenes de seguridad solo deba actualizarse cuando se disponga de una arquitectura de modelo mejorada.
La siguiente imagen muestra las fases y consideraciones que debe tener en cuenta a la hora de elegir e implementar un modelo de clasificación de imágenes.
Si bien estas fases están ordenadas para mostrar la dependencia, el grueso de las decisiones se toman en la segunda fase, que consiste en la elección de un modelo. En esta fase, se realiza un análisis de costo-beneficio de las opciones que cumplen los requisitos que se definieron en la primera fase. Esto se debe a que cada opción de modelado está asociada a distintas posibilidades de despliegue y mantenimiento.
En esta guía, utilizará estas fases para recopilar sus requisitos y, a continuación, evaluar las opciones de modelado. Explica las opciones de modelado disponibles Servicios de AWS y cómo organizar el posterior desarrollo de la infraestructura después de elegir un enfoque de modelado.
Los siguientes pasos describen una versión simplificada para determinar un enfoque de modelado, suponiendo que su objetivo sea minimizar la cantidad de código y la complejidad:
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Comprueba si las clases ya están incluidas en las etiquetas de Amazon Rekognition. Si es así, compare este servicio para su caso de uso. Para obtener más información, consulte Amazon Rekognition en esta guía.
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Si el servicio prediseñado predeterminado no satisface sus necesidades, explore las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition. Para obtener más información, consulte Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition en esta guía.
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Si ni Amazon Rekognition ni Amazon Rekognition Custom Labels funcionan para su caso práctico, considere la posibilidad de clasificar las imágenes mediante Amazon AI Canvas. SageMaker Para obtener más información, consulte Amazon SageMaker AI Canvas en esta guía.
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Si SageMaker AI Canvas no cubre su caso de uso, considere un punto final de SageMaker IA (ya sea basado en servidor o sin servidor). Para obtener más información, consulte los puntos de conexión de Amazon SageMaker AI en esta guía.
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Si ninguno de estos servicios aborda su caso de uso, utilice una solución contenerizada en Amazon Elastic Container Service (AmazonECS) o Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon). EKS Para obtener más información, consulte los trabajos de formación personalizados en esta guía.
Dados algunos requisitos de la solución, es posible omitir estos pasos muy rápidamente en algunos casos. Por ejemplo, si se requiere una rutina de aumento compleja más allá de una que pueda realizarse fácilmente mediante la creación de imágenes adicionales, puede omitir los pasos 1 y 2.
