新的Amazon工具可帮助机器学习模型识别唯一对象

 
亚马逊今天宣布了一项新功能，称为“ Amazon Rekognition自定义标签”，可帮助客户训练机器学习模型，以在信息量有限的情况下理解一组对象。
通常，机器学习模型必须使用大型数据集才能学习诸如狗的照片之类的东西，而不是其他一些动物。 Amazon Rekognition自定义标签可以与有限的数据集一起使用，以向算法教授一组特定于给定用例的对象。
“客户不必从头开始训练模型，而这需要专门的机器学习知识和数百万张高质量的标签图像，客户现在可以使用Amazon Rekognition自定义标签来实现其独特的图像分析需求的最新性能”，该公司在博客文章中宣布了这项新功能。
例如，您可能想教模型识别一组发动机零件，一组有限的信息，这对特定用例具有很多意义。此类信息较少，实际上对大多数机器学习模型来说都是一个问题，但是此功能是专门为从少量数据中学习而设计的。 Amazon Rekognition自定义标签可以处理多达十个图像，而不是数百或数千个图像，以学习识别对象。
亚马逊过去曾因将Amazon Rekognition出售给执法部门以帮助识别面孔而受到ACLU和股东的批评。此功能可以更好地使用类似技术。
新功能将于下周的12月3日上线，恰好是该公司在拉斯维加斯举行的客户大会AWS re：Invent的时间。