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、不適切なコンテンツや不快な迷惑コンテンツを検出できます。Rekognition のカスタムモデレーション機能では、アダプターを使用することにより DetectModerationLabels 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 オペレーションでこれを指定することにより、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さらに高めることができます。

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。あるいは、AWS SDK と、関連する API を使っ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。