شعار زيفيرنت

عرض مجتمع Amazon Rekognition Custom Labels

التاريخ:

في عرض المجتمع الخاص بنا ، تسلط Amazon Web Services (AWS) الضوء على المشاريع التي أنشأها AWS Heroes وبناة مجتمع AWS. 

لقد عملنا مع AWS Machine Learning (ML) Heroes و AWS ML Community Builders لإحياء المشاريع واستخدام الحالات التي تكتشف الكائنات المخصصة باستخدام تسميات Amazon Rekognition المخصصة.

مجتمع AWS ML عبارة عن مجموعة نابضة بالحياة من المطورين وعلماء البيانات والباحثين وصناع القرار في مجال الأعمال الذين يتعمقون في مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، ويساهمون في تجارب العالم الحقيقي ، ويتعاونون في بناء المشاريع معًا.

الأمازون إعادة الاعتراف هي خدمة رؤية حاسوبية مُدارة بالكامل تتيح للمطورين تحليل الصور ومقاطع الفيديو لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام ، بما في ذلك التعرف على الوجه والتحقق منه ، وذكاء الوسائط ، والأتمتة الصناعية المخصصة ، وسلامة مكان العمل.

قد يكون اكتشاف الكائنات والمشاهد المخصصة أمرًا صعبًا ، كما أن التدريب على نموذج رؤية الكمبيوتر وتحسينه باستخدام البيانات المتزايدة يجعل المشكلة أكثر تعقيدًا. تسمح لك Amazon Rekognition Custom Labels باكتشاف الكائنات والمشاهد ذات العلامات المخصصة بدون تجربة استخدام دفتر Jupyter. على سبيل المثال ، يمكنك تحديد الشعارات في الوسائط المتدفقة ، وتبسيط الصيانة الوقائية ، وتوسيع نطاق إدارة مخزون سلسلة التوريد. يستفيد ممارسو ML وعلماء البيانات والمطورون الذين ليس لديهم خبرة سابقة في ML من خلال نقل نماذجهم إلى الإنتاج بشكل أسرع ، بينما تهتم Amazon Rekognition Custom Labels بالحمل الثقيل لتطوير النموذج.

في هذا المنشور ، نسلط الضوء على عدد قليل من أدلة البدء والبرامج التعليمية المنشورة خارجيًا من أبطال AWS ML و بناة مجتمع AWS ML التي طبقت Amazon Rekognition على مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام ، بدءًا من المشاريع المنزلية مثل مدقق مخزون الثلاجة إلى كاشف نظافة مرشح HVAC على مستوى المؤسسة.

AWS ML Heroes وبناة مجتمع AWS ML

صنف مكعبات LEGO باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels بواسطة Mike Chambers. في هذا الفيديو ، يرشدك مايك خلال حالة الاستخدام الممتع هذه لاستخدام Amazon Rekognition Custom Labels لاكتشاف 250 قطعة LEGO مختلفة.

نماذج التدريب باستخدام صور الأقمار الصناعية على Amazon Rekognition Custom Labels بواسطة Rustem Feyzkhanov (مع عينات الرموز). أصبحت صور الأقمار الصناعية مصدرًا أكثر أهمية للرؤى مع ظهور بيانات الأقمار الصناعية التي يمكن الوصول إليها من مصادر مثل Sentinel-2 على البيانات المفتوحة على AWS. في هذا الدليل ، يوضح Rustem كيف يمكنك العثور على الحقول الزراعية باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels.

اكتشاف الرؤى من بيانات الأشعة السينية باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels بواسطة Olalekan Elesin (مع عينات التعليمات البرمجية). تعرف على كيفية اكتشاف الحالات الشاذة بسرعة وبتكلفة منخفضة واستثمار في الموارد باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels.

بناء مصنف الزهور الطبيعية باستخدام ملصقات Amazon Rekognition المخصصة بواسطة Juv Chan (مع عينات من الرموز). قد يكون بناء نموذج رؤية الكمبيوتر من البداية مهمة شاقة. في هذا الدليل المفصل خطوة بخطوة ، ستتعلم كيفية إنشاء مصنف زهور طبيعية باستخدام مجموعة بيانات Oxford Flower 102 و Amazon Rekognition Custom Labels.

ماذا يوجد في ثلاجتي بواسطة كريس ميلر وسياترليس كونستانتينوس. كم مرة ذهبت إلى متجر البقالة ونسيت قائمتك ، أو لم تكن متأكدًا مما إذا كنت بحاجة لشراء الحليب أو البيرة أو أي شيء آخر؟ تعرف على كيفية استخدام أعضاء مجتمع AWS ML ، كريس ميلر وسياترليس كونستانتينوس ، لملصقات Amazon Rekognition Custom Labels و أوس ديب لينس لبناء مدقق مخزون الثلاجة للسماح لمنظمة العفو الدولية بالقيام بالرفع الثقيل في قائمة البقالة الخاصة بك.

نظيفة أم قذرة HVAC؟ استخدام Amazon SageMaker و Amazon Rekognition Custom Labels لأتمتة الاكتشاف بواسطة Luca Bianchi. كيف يمكنك إدارة 1-3,000 فحص نظافة مع عدم وجود خبرة في تعلم الآلة أو عالم بيانات على الموظفين؟ تعرف على كيفية اكتشاف أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء النظيفة والقذرة باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels و الأمازون SageMaker من AWS ML Hero Luca Bianchi.

وفي الختام

إن بدء استخدام Amazon Rekognition Custom Labels أمر بسيط. تعلم المزيد مع دليل البداية و أمثلة على حالات الاستخدام.

سواء كنت بدأت للتو في تعلم الآلة ، أو كنت خبيرًا بالفعل ، أو شيء ما بينهما ، فهناك دائمًا شيء لتتعلمه. اختر من بين المدونات ومقاطع الفيديو وأدلة التعلم الإلكتروني التي أنشأها المجتمع والتي تركز على تعلم الآلة ، وغير ذلك الكثير من مجتمع AWS ML.

هل أنت مهتم بالمساهمة في المجتمع؟ تنطبق على بناة مجتمع AWS برنامج.

 

المحتوى والآراء الواردة في المنشورات المرتبطة السابقة خاصة بمؤلفي الجهات الخارجية ولا تتحمل AWS مسؤولية محتوى أو دقة تلك المنشورات.


عن المؤلف

كاميرون بيرون هو مدير التسويق الأول في AWS Amazon Rekognition ومجتمع AWS AI / ML. يوضح كيف يحل ابتكار الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي التحديات المعقدة التي تواجه المجتمع والمؤسسة والشركات الناشئة على حد سواء. خارج المكتب ، يستمتع بالبقاء نشيطًا مع رياضة kettlebell ، وقضاء الوقت مع أسرته وأصدقائه ، وهو من أشد المعجبين بكرة السلة في الدوري الأوروبي.

المصدر: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-rekognition-custom-labels-community-showcase/

بقعة_صورة

أحدث المعلومات الاستخباراتية

بقعة_صورة