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AMS SSP를 사용하여 AMS 계정에서 Amazon Rekognition 프로비저닝
AMS 셀프 서비스 프로비저닝(SSP) 모드를 사용하여 AMS 관리형 계정에서 Amazon Rekognition 기능에 직접 액세스할 수 있습니다. Amazon Rekognition을 사용하면 기계 학습 전문 지식이 필요 없는 확장성이 뛰어난 검증된 딥 러닝 기술을 사용하여 애플리케이션에 이미지 및 비디오 분석을 쉽게 추가할 수 있습니다. Amazon Rekognition을 사용하면 이미지 및 비디오에서 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 감지할 수 있습니다. 또한 Amazon Rekognition은 다양한 사용자 확인, 인원 계산 및 공공 안전 사용 사례를 위해 얼굴을 감지, 분석 및 비교하는 데 사용할 수 있는 매우 정확한 얼굴 분석 및 얼굴 검색 기능을 제공합니다.
Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하면 비즈니스 요구 사항에 맞는 이미지에서 객체와 장면을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 조립 라인에서 특정 기계 부품을 분류하거나 비정상 공장을 감지하는 모델을 구축할 수 있습니다. Amazon Rekognition Custom Labels는 모델 개발 과중한 작업을 처리하므로 기계 학습 경험이 필요하지 않습니다. 식별하려는 객체 또는 장면의 이미지를 제공하면 서비스가 나머지를 처리합니다.
자세한 내용은 Amazon Rekognition
AWS Managed Services FAQ의 Amazon Rekognition
일반적인 질문과 답변:
Q: AMS 계정에서 Amazon Rekognition에 대한 액세스를 요청하려면 어떻게 해야 하나요?
관리 | AWS 서비스 | 자체 프로비저닝된 서비스 | 추가(검토 필요)(ct-3qe6io8t6jtny) 변경 유형을 제출하여 액세스를 요청합니다. 이 RFC는 계정에 다음 IAM 역할을 프로비저닝합니다customer_rekognition_console_role & customer_rekognition_service_role. 계정에 프로비저닝된 후에는 페더레이션 솔루션의 역할을 온보딩해야 합니다.
Q: AMS 계정에서 Amazon Rekognition을 사용할 때 제한 사항은 무엇인가요?
Amazon Rekognition의 전체 기능은 Amazon Rekognition 자체 프로비저닝된 서비스 역할에서 사용할 수 있습니다.
Q: AMS 계정에서 Amazon Rekognition을 사용하기 위한 사전 조건 또는 종속성은 무엇인가요?
Amazon Rekognition Video 스트림 프로세서 또는 데이터 스트림에 대한 소스 스트리밍 비디오를 Kinesis Data Streams에 데이터를 쓸 대상으로 제공하는 Kinesis Video Streams를 사용하는 경우 RFC를 생성할 kinesisStreamName 때 AMS에를 제공하세요.
