Günümüz dijital çağında görseller hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Sosyal medyadan e-ticarete kadar görseller, bilgi ve duyguları iletmek için her yerde kullanılıyor. Ancak, özellikle binlerce görüntüyü gözden geçirmeniz gerektiğinde, doğru görüntüyü bulmak göz korkutucu bir görev olabilir. Görsel arama motorlarının kullanışlı olduğu yer burasıdır. Bu yazıda, Amazon Kendra ve Amazon Rekognition kullanarak bir görsel arama motorunun nasıl oluşturulacağını tartışacağız.

Amazon Kendra, kuruluşların uygulamalarına ve web sitelerine güçlü arama özellikleri eklemesine olanak tanıyan yapay zeka destekli bir arama hizmetidir. Kullanıcı sorgusunun arkasındaki amacı anlamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır ve ilgili sonuçlar sağlar. Öte yandan Amazon Rekognition, görüntü ve videolardaki nesneleri, insanları, metinleri, sahneleri ve etkinlikleri tanımlayabilen derin öğrenme tabanlı bir görüntü ve video analiz hizmetidir.

Amazon Kendra ve Amazon Rekognition kullanarak görsel arama motoru oluşturmak için şu adımları izleyin:

1. Adım: Amazon Kendra'yı kurun

İlk adım, Amazon Kendra'yı kurmaktır. Bunu, aramak istediğiniz tüm görüntüleri içeren bir dizin oluşturarak yapabilirsiniz. Dizin, aramak istediğiniz belgeler topluluğudur. Bu durumda, her resim bir belge olarak kabul edilecektir.

2. Adım: Amazon Rekognition'ı kurun

Bir sonraki adım, Amazon Rekognition'ı kurmaktır. Bunu, aramak istediğiniz tüm görselleri içeren bir koleksiyon oluşturarak yapabilirsiniz. Koleksiyon, karşılaştırmak istediğiniz bir dizi resimdir.

3. Adım: Resimleri indeksleyin

Amazon Kendra ve Amazon Rekognition'ı kurduktan sonra görüntüleri dizine eklemeniz gerekir. Bu, görüntüleri Amazon S3'e yüklemeyi ve ardından onları dizine ve koleksiyona eklemeyi içerir.

4. Adım: Modeli eğitin

Görüntüleri indeksledikten sonra modeli eğitmeniz gerekir. Bu, görüntüleri analiz etmek ve renkler, şekiller ve dokular gibi özellikleri çıkarmak için Amazon Rekognition'ın kullanılmasını içerir. Bu özellikler daha sonra benzer görüntüleri aramak için kullanılabilecek bir model oluşturmak için kullanılır.

5. Adım: Resimleri arayın

Model eğitildikten sonra görüntüleri aramaya başlayabilirsiniz. Bu, dizini aramak için Amazon Kendra'nın ve arama sonuçlarını koleksiyonla karşılaştırmak için Amazon Rekognition'ın kullanılmasını içerir. Arama sonuçları, sorgu görüntüsüne benzerliklerine göre sıralanacaktır.

Sonuç olarak, Amazon Kendra ve Amazon Rekognition kullanarak bir görsel arama motoru oluşturmak, görsel aramanın güçlü bir yoludur. Amazon Kendra'nın doğal dil işleme yeteneklerini Amazon Rekognition'ın derin öğrenme tabanlı görüntü analiziyle birleştirerek içeriklerine ve bağlamlarına göre görüntüleri bulabilecek bir arama motoru oluşturabilirsiniz. İster bir e-ticaret web sitesi, ister bir sosyal medya platformu oluşturuyor olun, görsel arama motoru daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlamanıza ve etkileşimi artırmanıza yardımcı olabilir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• Kaynak: Plato Data Intelligence: PlatoVeri

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://platodata.network/platowire/how-to-create-an-image-search-engine-using-amazon-kendra-and-amazon-rekognition/