Zephyrnet Logosu

Amazon Rekognition Custom Labels Topluluğu Vitrini

Tarih:

Topluluk Vitrimizde Amazon Web Services (AWS), AWS Heroes ve AWS Community Builders tarafından oluşturulan projeleri öne çıkarır. 

AWS Machine Learning (ML) Heroes ve AWS ML Community Builders ile özel nesneleri algılayan projeleri ve kullanım durumlarını hayata geçirmek için birlikte çalıştık. Amazon Rekognition Özel Etiketleri.

AWS ML topluluğu, yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarının derinliklerine inen, gerçek dünya deneyimleriyle katkıda bulunan ve birlikte projeler oluşturmak için işbirliği yapan canlı bir geliştirici, veri bilimci, araştırmacı ve iş karar vericisi grubudur.

Amazon Rekognisyon geliştiricilerin görüntüleri ve videoları yüz tanıma ve doğrulama, medya zekası, özel endüstriyel otomasyon ve işyeri güvenliği gibi çeşitli kullanım durumları için analiz etmelerine olanak tanıyan, tam olarak yönetilen bir bilgisayarla görme hizmetidir.

Özel nesneleri ve sahneleri tespit etmek zor olabilir ve artan verilerle bir bilgisayar görme modelini eğitmek ve geliştirmek sorunu daha karmaşık hale getirir. Amazon Rekognition Custom Labels, sıfır Jupyter not defteri deneyimiyle özel etiketli nesneleri ve sahneleri algılamanıza olanak tanır. Örneğin, akış ortamındaki logoları tanımlayabilir, önleyici bakımı basitleştirebilir ve tedarik zinciri envanter yönetimini ölçeklendirebilirsiniz. Daha önce ML deneyimi olmayan makine öğrenimi uygulayıcıları, veri bilimcileri ve geliştiriciler, modellerini üretime daha hızlı taşıyarak fayda sağlarken, Amazon Rekognition Custom Labels ise model geliştirmenin ağır yüküyle ilgilenir.

Bu yazıda, harici olarak yayınlanan birkaç başlangıç ​​kılavuzunu ve AWS ML Kahramanları ve AWS ML Topluluğu Oluşturucuları Amazon Rekognition'ı buzdolabı envanter denetleyicisi gibi ev içi projelerden kurumsal düzeyde HVAC filtre temizlik dedektörüne kadar çok çeşitli kullanım senaryolarına uyguladı.

AWS ML Kahramanları ve AWS ML Topluluğu Oluşturucuları

Mike Chambers'ın sunduğu Amazon Rekognition Özel Etiketleri ile LEGO tuğlalarını sınıflandırın. Bu videoda Mike, 250 farklı LEGO yapım parçasını algılamak üzere Amazon Rekognition Özel Etiketlerini kullanmak için bu eğlenceli kullanım örneğini anlatıyor.

Rustem Feyzkhanov'un Amazon Rekognition Custom Labels üzerinde Uydu görüntülerini kullanarak modelleri eğitme (kod örnekleriyle). Uydu görüntüleri, şu kaynaklardan erişilebilir uydu verilerinin ortaya çıkmasıyla birlikte giderek daha önemli bir içgörü kaynağı haline geliyor. AWS'de Açık Veriler için Sentinel-2. Bu kılavuzda Rustem, Amazon Rekognition Custom Labels ile tarım alanlarını nasıl bulabileceğinizi gösterir.

Olalekan Elesin tarafından hazırlanan Amazon Rekognition Custom Labels ile X-ray verilerinden içgörüler algılama (kod örnekleriyle). Amazon Rekognition Custom Labels ile anormallikleri hızlı ve düşük maliyet ve kaynak yatırımıyla nasıl tespit edeceğinizi öğrenin.

Juv Chan'ın Amazon Rekognition Özel Etiketlerini kullanarak Doğal Çiçek Sınıflandırıcı oluşturma (kod örnekleriyle). Sıfırdan bir bilgisayar vizyon modeli oluşturmak göz korkutucu bir görev olabilir. Bu adım adım kılavuzda, Oxford Flower 102 veri kümesini ve Amazon Rekognition Özel Etiketlerini kullanarak doğal bir çiçek sınıflandırıcısının nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.

Buzdolabımda Ne Var Yazan Chris Miller ve Siaterlis Konstantinos. Kaç kez bakkala gittiniz ve listenizi unuttunuz veya süt, bira veya başka bir şey almanız gerekip gerekmediğinden emin değil misiniz? AWS ML Community üyeleri Chris Miller ve Siaterlis Konstantinos'un Amazon Rekognition Custom Labels'ı nasıl kullandığını ve AWS Derin Lens Alışveriş listenizdeki işin zor kısmını yapay zekanın yapmasına izin vermek için bir buzdolabı envanter denetleyicisi oluşturmak.

HVAC temiz mi yoksa kirli mi? Luca Bianchi tarafından algılamayı otomatikleştirmek için Amazon SageMaker ve Amazon Rekognition Custom Labels'ı kullanma. Sıfır makine öğrenimi deneyimi veya personelde veri bilimci ile 1-3,000 temizlik kontrolünü nasıl yönetebilirsiniz? Amazon Rekognition Özel Etiketlerini kullanarak temiz ve kirli HVAC'leri nasıl tespit edeceğinizi öğrenin ve Amazon Adaçayı Yapıcı AWS ML Hero Luca Bianchi'den.

Sonuç

Amazon Rekognition Custom Labels'ı kullanmaya başlamak basittir. İle daha fazlasını öğrenin başlangıç ​​kılavuzu ve örnek kullanım durumları.

Makine öğrenimi ile yeni başlıyor, zaten bir uzman veya ikisinin arasında bir şey olsanız da, her zaman öğrenecek bir şeyler vardır. Topluluk tarafından oluşturulan ve makine öğrenimi odaklı bloglar, videolar, e-Öğrenim kılavuzları ve çok daha fazlası arasından seçim yapın AWS ML topluluğu.

Topluluğa katkıda bulunmak ister misiniz? Uygula AWS Topluluğu Oluşturucuları programı.

 

Önceki bağlantılı gönderilerdeki içerik ve görüşler üçüncü taraf yazarlara aittir ve AWS, bu gönderilerin içeriğinden veya doğruluğundan sorumlu değildir.


Yazar Hakkında

Cameron Peron AWS Amazon Rekognition ve AWS AI / ML topluluğu için Kıdemli Pazarlama Yöneticisidir. Yapay zeka / makine öğrenimi inovasyonunun hem topluluk, kuruluşlar hem de yeni girişimlerin karşılaştığı karmaşık zorlukları nasıl çözdüğünü anlatıyor. Ofis dışında, kettlebell-sport ile aktif kalmaktan, ailesi ve arkadaşlarıyla vakit geçirmekten hoşlanıyor ve Avrupa Ligi basketbolunun hevesli bir hayranı.

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

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img