コミュニティショーケースでは、Amazon Web Services（AWS）がAWSHeroesとAWSCommunityBuildersによって作成されたプロジェクトに焦点を当てています。
AWS Machine Learning（ML）HeroesおよびAWS ML Community Buildersと協力して、カスタムオブジェクトを検出するプロジェクトとユースケースを実現しました。 Amazon Rekognitionカスタムラベル.
AWS MLコミュニティは、人工知能とMLの概念を深く掘り下げ、実際の経験に貢献し、プロジェクトの構築に協力する、開発者、データサイエンティスト、研究者、ビジネスの意思決定者の活気に満ちたグループです。
Amazonの再認識 はフルマネージドのコンピュータービジョンサービスであり、開発者は顔の識別と検証、メディアインテリジェンス、カスタム産業オートメーション、職場の安全など、さまざまなユースケースの画像とビデオを分析できます。
カスタムオブジェクトやシーンの検出は困難な場合があり、データの増加に伴ってコンピュータービジョンモデルをトレーニングおよび改善すると、問題がより複雑になります。 Amazon Rekognitionカスタムラベルを使用すると、Jupyterノートブックのエクスペリエンスがゼロのカスタムラベル付きオブジェクトとシーンを検出できます。 たとえば、ストリーミングメディアでロゴを識別し、予防保守を簡素化し、サプライチェーンの在庫管理を拡張できます。 MLの実践者、データサイエンティスト、およびMLの経験がない開発者は、モデルをより早く本番環境に移行することでメリットが得られます。一方、Amazon Rekognition Custom Labelsは、モデル開発の手間のかかる作業を処理します。
この投稿では、外部に公開された入門ガイドとチュートリアルをいくつか取り上げます。 AWSMLヒーロー & AWSMLコミュニティビルダー Amazon Rekognitionを、冷蔵庫の在庫チェッカーのような在宅プロジェクトからエンタープライズレベルのHVACフィルター清浄度検出器まで、さまざまなユースケースに適用しました。
AWSMLヒーローとAWSMLコミュニティビルダー
MikeChambersによるAmazonRekognitionカスタムラベルでLEGOブロックを分類する。 このビデオでは、マイクがこの楽しいユースケースを紹介し、AmazonRekognitionカスタムラベルを使用して250種類のLEGOブロックを検出します。
RustemFeyzkhanovによるAmazonRekognitionカスタムラベルでの衛星画像を使用したトレーニングモデル（コードサンプル付き）。 衛星画像は、次のようなソースからアクセス可能な衛星データの出現により、ますます重要な洞察のソースになりつつあります。 AWSのオープンデータに関するSentinel-2。 このガイドでは、Rustemは、AmazonRekognitionカスタムラベルを使用して農地を見つける方法を示しています。
OlalekanElesinによるAmazonRekognitionカスタムラベルを使用したX線データからの洞察の検出（コードサンプル付き）。 Amazon Rekognition Custom Labelsを使用して、異常を迅速かつ低コストでリソース投資で検出する方法を学びます。
JuvChanによるAmazonRekognitionカスタムラベルを使用したNaturalFlower Classifierの構築（コードサンプル付き）。 コンピュータビジョンモデルを最初から構築することは、困難な作業になる可能性があります。 このステップバイステップガイドでは、Oxford Flower102データセットとAmazonRekognition CustomLabelsを使用して自然の花の分類子を構築する方法を学習します。
クリスミラーとシアテルリスコンスタンティノスによる私の冷蔵庫には何がありますか。 食料品店に行ってリストを忘れたことがありますか、それともミルクやビールなどを購入する必要があるかどうかわからなかったことがありますか？ AWSMLコミュニティのメンバーであるChrisMillerとSiaterlisKonstantinosがAmazonRekognitionカスタムラベルをどのように使用したかを学びます。 AWS ディープレンズ 冷蔵庫の在庫チェッカーを構築して、AIに買い物リストの手間のかかる作業を行わせる。
HVACが汚れているか汚れているか？ AmazonSageMakerとAmazonRekognitionカスタムラベルを使用してLucaBianchiによる検出を自動化する。 MLの経験がなく、スタッフのデータサイエンティストがいない状態で、1〜3,000の清浄度チェックをどのように管理できますか？ Amazon Rekognitionカスタムラベルを使用してクリーンおよびダーティなHVACを検出する方法を学び、 アマゾンセージメーカー AWSMLヒーローLucaBianchiから。
まとめ
AmazonRekognitionカスタムラベルの使用を開始するのは簡単です。 詳細については、 スタートガイド & ユースケースの例.
MLを始めたばかりでも、すでに専門家でも、その中間でも、学ぶべきことが常にあります。 コミュニティが作成し、MLに焦点を合わせたブログ、ビデオ、eラーニングガイドなどから選択します。 AWSMLコミュニティ.
コミュニティに貢献することに興味がありますか？ に適用する AWSコミュニティビルダー プログラム。
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著者について
キャメロンペロン AWS AmazonRekognitionおよびAWSAI / MLコミュニティのシニアマーケティングマネージャーです。 彼は、AI / MLイノベーションが、コミュニティ、企業、スタートアップが直面する複雑な課題をどのように解決するかを伝道します。 外出中は、ケトルベルスポーツでアクティブに過ごしたり、家族や友人と時間を過ごしたり、ユーロリーグのバスケットボールの熱心なファンです。
