In het huidige digitale tijdperk zijn afbeeldingen een integraal onderdeel van ons leven geworden. Van sociale media tot e-commerce: overal worden afbeeldingen gebruikt om informatie en emoties over te brengen. Het vinden van de juiste afbeelding kan echter een hele klus zijn, vooral als je door duizenden afbeeldingen moet bladeren. Dit is waar beeldzoekmachines van pas komen. In dit artikel bespreken we hoe je een afbeeldingenzoekmachine kunt maken met Amazon Kendra en Amazon Rekognition.
Amazon Kendra is een door AI aangedreven zoekservice waarmee organisaties krachtige zoekmogelijkheden aan hun applicaties en websites kunnen toevoegen. Het maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) om de bedoeling achter de zoekopdracht van de gebruiker te begrijpen en levert relevante resultaten op. Aan de andere kant is Amazon Rekognition een op diepgaand leren gebaseerde beeld- en videoanalyseservice die objecten, mensen, tekst, scènes en activiteiten in afbeeldingen en video's kan identificeren.
Volg deze stappen om een afbeeldingenzoekmachine te maken met Amazon Kendra en Amazon Rekognition:
Stap 1: Amazon Kendra instellen
De eerste stap is het opzetten van Amazon Kendra. U kunt dit doen door een index te maken die alle afbeeldingen bevat waarin u wilt zoeken. Een index is een verzameling documenten waarin u wilt zoeken. In dit geval wordt elke afbeelding als een document beschouwd.
Stap 2: Stel Amazon Rekognition in
De volgende stap is het instellen van Amazon Rekognition. U kunt dit doen door een verzameling te maken die alle afbeeldingen bevat waarin u wilt zoeken. Een verzameling is een reeks afbeeldingen waarmee u wilt vergelijken.
Stap 3: Indexeer de afbeeldingen
Nadat je Amazon Kendra en Amazon Rekognition hebt ingesteld, moet je de afbeeldingen indexeren. Hierbij worden de afbeeldingen geüpload naar Amazon S3 en vervolgens toegevoegd aan de index en verzameling.
Stap 4: Train het model
Na het indexeren van de afbeeldingen moet u het model trainen. Hierbij wordt Amazon Rekognition gebruikt om de afbeeldingen te analyseren en kenmerken zoals kleuren, vormen en texturen te extraheren. Deze functies worden vervolgens gebruikt om een model te maken dat kan worden gebruikt om naar vergelijkbare afbeeldingen te zoeken.
Stap 5: Zoek naar afbeeldingen
Zodra het model is getraind, kunt u beginnen met het zoeken naar afbeeldingen. Hierbij wordt Amazon Kendra gebruikt om de index te doorzoeken en Amazon Rekognition om de zoekresultaten te vergelijken met de collectie. De zoekresultaten worden gerangschikt op basis van hun gelijkenis met de zoekopdrachtafbeelding.
Kortom: het maken van een afbeeldingenzoekmachine met Amazon Kendra en Amazon Rekognition is een krachtige manier om naar afbeeldingen te zoeken. Door de natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden van Amazon Kendra te combineren met de op diepgaand leren gebaseerde beeldanalyse van Amazon Rekognition, kun je een zoekmachine creëren die afbeeldingen kan vinden op basis van hun inhoud en context. Of u nu een e-commerce website of een social media platform bouwt, een beeldzoekmachine kan u helpen een betere gebruikerservaring te bieden en de betrokkenheid te vergroten.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
- Bron: Plato Data Intelligence: PlatoData
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
- Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
- Bron: https://platodata.network/platowire/how-to-create-an-image-search-engine-using-amazon-kendra-and-amazon-rekognition/
