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Como gerenciar os recursos do Amazon Rekognition Custom Labels
Esta seção fornece uma visão geral dos recursos do Amazon Rekognition Custom Labels usados para treinar e gerenciar um modelo. Também estão incluídas informações gerais sobre como usar o AWS SDK para treinar e usar um modelo.
O Amazon Rekognition Custom Labels depende de três recursos diferentes para detectar rótulos personalizados: projetos, conjuntos de dados e modelos.
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Projetos: usados para agrupar outros recursos, como conjuntos de dados, versões de modelos e avaliações de modelos.
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Conjuntos de dados: define imagens e metadados associados para uso em modelos de treinamento e teste. Você pode criar um conjunto de dados usando um arquivo de manifesto no formato SageMaker AI ou copiando um conjunto de dados existente do Amazon Rekognition Custom Labels.
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Modelos: o modelo matemático que prevê a presença de objetos, cenas e conceitos nas imagens ao identificar padrões nas imagens usadas para treinar o modelo.
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