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# でのイメージ分類ソリューション AWS
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*Amazon Web Services* ([寄稿者](contributors.md)）

*2024 年 3 月* ([ドキュメント履歴](doc-history.md)）

*画像分類*は、コンピュータビジョンの中心的なタスクであり、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) のサブフィールドです。画像分類アルゴリズムは、画像全体の画像と出力ラベルのピクセルを分析します。たとえば、次のイメージには、`person`、`dog`、または のラベルが付いている場合があります`outdoors`。



![\[犬で屋外でハイキングする女性。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/image-classification/images/sample-image.png)


イメージ分類は、イメージ内のオブジェクトをローカライズしたり、境界ボックスを作成したりしません (オブジェクト検出の場合と同様）。イメージ分類の用途には、イメージをデジタルアルバムにソートしたり、自動車小売業者の在庫用に自動車イメージを処理したりすることなどがあります。

イメージ分類を実行するために使用できる複数の AWS のサービス および アプローチがあります AWS。このガイドの目的は、イメージ分類タスクの効率的なソリューションを見つけることです。このガイドでは、以下のアプローチについて説明します。
+ [Amazon Rekognition](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/what-is.html) の使用
+ [Amazon Rekognition カスタムラベル](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/what-is.html)の使用
+ [Amazon SageMaker AI Canvas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html) の使用
+ [Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html) の使用
+ Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) または Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) でのカスタムトレーニングジョブの作成と管理

このガイドでは、各 の機能 AWS のサービス 、およびイメージ分類タスクに最適なアプローチを決定する方法について説明します。このガイドでは、画像分類ソリューションが 3 つの特性を中心に編成されています。
+ **モデルの仕様とトレーニング** — 適切なモデルアーキテクチャとトレーニングアプローチを決定する
+ **デプロイインフラストラクチャタイプ** — 推論エンドポイントが使用するインフラストラクチャのタイプを決定する
+ **運用の自動化とワークフロー** — ソリューションの維持と更新の方法を決定する

Amazon Rekognition サービスの場合、モデル仕様とトレーニングオプションはサービスによって事前に決定されます。そのため、提供されるモデルまたはトレーニングオプション以外の必要なモデルまたはトレーニングオプションは、カスタムコードで作成する必要があります。このガイドでは、Amazon Rekognition または Amazon Rekognition Custom Labels がユースケースに適したソリューションかどうかを判断するためのテストプロセスについて説明します。Amazon SageMaker AI には事前構築済みのイメージ分類コンテナがありますが、多くの本番稼働用イメージ分類タスクでは不十分です。 SageMaker AI には、事前トレーニング済みモデルのカスタマイズと微調整を可能にする深層学習コンテナも用意されています。

このガイドでは、 でイメージ分類ソリューションを考案するための全体的な戦略について説明します AWS。戦略の各部分のベストプラクティスを提供し、利用可能なサービスとその機能に関するアドバイスを提供します。

## 目的
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このガイドを通じて、次のようなターゲットを絞ったビジネス成果を達成できます。
+ **コスト削減** —** **ビジネスケースに一致する費用対効果の高いイメージ分類実装を作成する
+ **効率** — 自動化を使用して、ビジネスケースに合ったイメージ分類ソリューションをデプロイして維持する
+ **戦略** — カスタマイズされたモデル開発がユースケースに適しているかどうかを判断する