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머신러닝|딥러닝

AWS, '아마존 레코그니션' 신규 ML 기능 강화

2021.12.10 편집부  |  CIO KR
아마존웹서비스(이하 AWS)가 이미지 또는 비디오에서 오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하는 서비스 '아마존 레코그니션(Amazon Rekognition)'의 신규 머신러닝 기능을 강화한다. 이를 통해 기업 고객을 대상으로 정확하고 비용 효율적이며, 구현이 간편한 서비스를 제공해나가겠다고 밝혔다. 

회사에 따르면 아마존 레코그니션의 ML 기능 강화는 콘텐츠 조정, 이미지 내 텍스트 분석, 오토ML(AutoML)을 위한 새로운 기능을 보완해 서비스 역량을 제고한다.

또한 이번 업데이트를 기점으로 서비스 엔드포인트가 사용 가능한 14개 리전 전역에서 레코그니션 이미지 API(Rekognition Image API)의 비용을 최대 38%까지 인하한다고 회사 측은 발표했다.

아마존 레코그니션의 ML 기능 강화 내용은 ▲콘텐츠 조정을 위한 정확도 향상 ▲텍스트 분석의 정확도 향상 및 7개 이상의 언어 지원 ▲오토ML(AutoML)의 단순성과 확장성 등이다. 

아마존 레코그니션 콘텐츠 조정 API를 사용하면 부적절하거나 원하지 않는 콘텐츠를 자동으로 탐지해 조정 워크플로를 간소화할 수 있다.

특히 아마존 레코그니션 콘텐츠 조정 API를 활용하면 10개 최상위 범주 전체(예: 과도한 노출, 폭력, 담배 등)와 35개 하위 범주 전체에서 정확도가 향상된다. 또한 이미지 모델 조정의 개선을 통해 모든 조정 범주에서 오탐지율이 감소한다. 낮은 오탐지율로 플래그가 지정된 이미지의 양이 감소해 조정 담당자의 추가 검토 작업을 줄일 수 있다. 

고객은 기업 정책에 따른 이미지 규정 준수, 마케팅 자산 분석, 도로 표지판 읽기와 같은 다양한 애플리케이션에 아마존 레코그니션 텍스트 서비스를 사용한다.

아마존 레코그니션 디텍트텍스트(DetectText) API를 사용하면 이미지에서 텍스트를 탐지하여 부적절한 단어 및 구문 목록과 대조 확인할 수 있다. 또한 콘텐츠 검열을 통한 삭제(redaction)를 활성화하여 탐지된 텍스트 경계 상자 영역을 사용하여 민감한 정보를 흐릿하게 처리할 수 있다.

아마존 레코그니션 커스텀 레이블(Amazon Rekognition Custom Labels)은 맞춤형 컴퓨터 비전 모델을 구축하여 비즈니스 니즈와 관련된 이미지 객체와 장면을 탐지할 수 있는 오토ML 서비스다.

예를 들어, 커스텀 레이블을 사용하면 심층적인 기계 학습 전문 지식 없이도 브랜드 로고, 전용 기계 부품, 매장 선반의 품목 등을 탐지하는 솔루션을 개발할 수 있다. ciokr@idg.co.kr
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