الأمازون إعادة الاعتراف يجعل من السهل إضافة تحليل الصور والفيديو إلى تطبيقاتك. إنه يعتمد على نفس تقنية التعلم العميق المثبتة والقابلة للتطوير والتي طورها علماء رؤية الكمبيوتر في أمازون لتحليل مليارات الصور ومقاطع الفيديو يوميًا. لا يتطلب الأمر أي خبرة في التعلم الآلي (ML) لاستخدامه، ونحن نعمل باستمرار على إضافة ميزات جديدة لرؤية الكمبيوتر إلى الخدمة. يتضمن Amazon Rekognition واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وسهلة الاستخدام يمكنها تحليل أي صورة أو ملف فيديو مخزن في خدمة تخزين أمازون البسيطة (أمازون S3).
يعتمد العملاء في مختلف الصناعات، مثل تكنولوجيا الإعلان والتسويق، والألعاب، والوسائط، وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية، على الصور التي يتم تحميلها من قبل المستخدمين النهائيين (المحتوى الذي ينشئه المستخدم أو UGC) كعنصر حاسم لتعزيز المشاركة على نظامهم الأساسي. هم يستخدمون الإشراف على محتوى Amazon Rekognition لاكتشاف المحتوى غير المناسب وغير المرغوب فيه والمسيء من أجل حماية سمعة علامتهم التجارية وتعزيز مجتمعات المستخدمين الآمنة.
في هذا المنشور ، سنناقش ما يلي:
- الإصدار 7.0 من نموذج الإشراف على المحتوى وإمكانياته
- كيف يعمل التحليل المجمع لـ Amazon Rekognition للإشراف على المحتوى
- كيفية تحسين التنبؤ بالإشراف على المحتوى من خلال التحليل المجمع والإشراف المخصص
الإصدار 7.0 من نموذج الإشراف على المحتوى والإمكانيات
يضيف الإصدار 7.0 من Amazon Rekognition Content Moderation 26 تصنيفًا جديدًا للإشراف ويوسع تصنيف تسميات الإشراف من فئة ملصقات ذات مستويين إلى فئة ملصقات ثلاثية المستويات. تتيح هذه التصنيفات الجديدة والتصنيف الموسع للعملاء اكتشاف المفاهيم الدقيقة حول المحتوى الذي يريدون الإشراف عليه. بالإضافة إلى ذلك، يقدم النموذج المحدث إمكانية جديدة لتحديد نوعين جديدين من المحتوى، المحتوى المتحرك والمحتوى المصور. يتيح ذلك للعملاء إنشاء قواعد دقيقة لتضمين أنواع المحتوى هذه أو استبعادها من سير عمل الإشراف الخاص بهم. ومن خلال هذه التحديثات الجديدة، يمكن للعملاء تعديل المحتوى وفقًا لسياسة المحتوى الخاصة بهم بدقة أعلى.
دعونا نلقي نظرة على مثال للكشف عن تسمية الإشراف في الصورة التالية.
يعرض الجدول التالي تسميات الإشراف ونوع المحتوى ودرجات الثقة التي تم إرجاعها في استجابة واجهة برمجة التطبيقات.
تسميات الاعتدال | مستوى التصنيف | عشرات الثقة |
عنف | L1 | 92.6% |
عنف تصويري | L2 | 92.6% |
الانفجارات والتفجيرات | L3 | 92.6% |
أنواع المحتوى | عشرات الثقة |
يتضح | 93.9% |
للحصول على التصنيف الكامل للإصدار 7.0 من الإشراف على المحتوى، تفضل بزيارة موقعنا دليل المطور.
التحليل المجمع للإشراف على المحتوى
توفر إدارة محتوى Amazon Rekognition أيضًا الإشراف على الصور المجمعة بالإضافة إلى الإشراف في الوقت الفعلي باستخدام التحليل المجمع لميزة Amazon Rekognition. فهو يمكّنك من تحليل مجموعات الصور الكبيرة بشكل غير متزامن لاكتشاف المحتوى غير المناسب والحصول على نظرة ثاقبة لفئات الإشراف المخصصة للصور. كما أنه يلغي الحاجة إلى إنشاء حل للإشراف على الصور المجمعة للعملاء.
يمكنك الوصول إلى ميزة التحليل المجمع إما عبر وحدة تحكم Amazon Rekognition أو عن طريق استدعاء واجهات برمجة التطبيقات مباشرة باستخدام AWS CLI وAWS SDK. على وحدة تحكم Amazon Rekognition، يمكنك تحميل الصور التي تريد تحليلها والحصول على النتائج ببضع نقرات. بمجرد اكتمال مهمة التحليل المجمع، يمكنك تحديد وعرض تنبؤات تصنيف الإشراف، مثل العري الصريح وغير الصريح للأجزاء الحميمة والتقبيل والعنف والمخدرات والتبغ والمزيد. تتلقى أيضًا درجة الثقة لكل فئة تصنيف.
أنشئ مهمة تحليل مجمعة على وحدة تحكم Amazon Rekognition
أكمل الخطوات التالية لتجربة التحليل المجمع لـ Amazon Rekognition:
- في وحدة تحكم Amazon Rekognition ، اختر التحليل بالجملة في جزء التنقل.
- اختار ابدأ التحليل المجمع.
- أدخل اسم المهمة وحدد الصور المراد تحليلها، إما عن طريق إدخال موقع حاوية S3 أو عن طريق تحميل الصور من جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- بشكل اختياري، يمكنك تحديد محول لتحليل الصور باستخدام المحول المخصص الذي قمت بتدريبه باستخدام الإشراف المخصص.
- اختار ابدأ التحليل لتشغيل الوظيفة.
عند اكتمال العملية، يمكنك رؤية النتائج على وحدة تحكم Amazon Rekognition. سيتم أيضًا تخزين نسخة JSON من نتائج التحليل في موقع إخراج Amazon S3.
طلب واجهة برمجة تطبيقات التحليل المجمع لـ Amazon Rekognition
في هذا القسم، نوجهك خلال إنشاء مهمة تحليل مجمعة للإشراف على الصورة باستخدام واجهات البرمجة. إذا لم تكن ملفات الصور الخاصة بك موجودة بالفعل في حاوية S3، فقم بتحميلها لضمان الوصول إليها بواسطة Amazon Rekognition. على غرار إنشاء مهمة تحليل مجمعة على وحدة تحكم Amazon Rekognition، عند استدعاء ابدأ مهمة تحليل الوسائط API، تحتاج إلى توفير المعلمات التالية:
- تكوين العمليات – هذه هي خيارات التكوين لمهمة تحليل الوسائط التي سيتم إنشاؤها:
- الحد الأدنى من الثقة – الحد الأدنى لمستوى الثقة مع النطاق الصالح من 0 إلى 100 لإرجاع تسميات الإشراف. لا يقوم Amazon Rekognition بإرجاع أي تسميات بمستوى ثقة أقل من هذه القيمة المحددة.
- إدخال - وهذا يشمل ما يلي:
- S3Object - معلومات كائن S3 لملف بيان الإدخال، بما في ذلك المجموعة واسم الملف. يتضمن ملف الإدخال خطوط JSON لكل صورة مخزنة في مجموعة S3. على سبيل المثال:
{"source-ref": "s3://MY-INPUT-BUCKET/1.jpg"}
- S3Object - معلومات كائن S3 لملف بيان الإدخال، بما في ذلك المجموعة واسم الملف. يتضمن ملف الإدخال خطوط JSON لكل صورة مخزنة في مجموعة S3. على سبيل المثال:
- تكوين الإخراج - وهذا يشمل ما يلي:
- S3 باكيت - اسم حاوية S3 لملفات الإخراج.
- S3KeyPrefix - البادئة الرئيسية لملفات الإخراج.
انظر الكود التالي:
يمكنك استدعاء نفس تحليل الوسائط باستخدام أمر AWS CLI التالي:
نتائج واجهة برمجة تطبيقات التحليل المجمع لـ Amazon Rekognition
للحصول على قائمة بمهام التحليل المجمع، يمكنك استخدام ListMediaAnalysisJobs
. يتضمن الرد كافة التفاصيل المتعلقة بملفات الإدخال والإخراج لوظيفة التحليل وحالة الوظيفة:
يمكنك أيضًا استدعاء list-media-analysis-jobs
الأمر عبر AWS CLI:
يقوم Amazon Rekognition Bulk Analysis بإنشاء ملفين للمخرجات في مجموعة المخرجات. الملف الأول هو manifest-summary.json
، والذي يتضمن إحصائيات مهمة التحليل المجمع وقائمة الأخطاء:
الملف الثاني هو results.json
، والذي يتضمن سطر JSON واحدًا لكل صورة تم تحليلها بالتنسيق التالي. تتضمن كل نتيجة فئة المستوى الأعلى (L1) للملصق المكتشف وفئة المستوى الثاني للملصق (L2)، بدرجة ثقة تتراوح بين 1-100. قد تحتوي بعض تسميات مستوى التصنيف 2 على تسميات مستوى التصنيف 3 (L3). وهذا يسمح بتصنيف هرمي للمحتوى.
يمكنك استخدام محولات الإشراف المخصصة لاحقًا لتحليل صورك عن طريق تحديد المحول المخصص أثناء إنشاء مهمة تحليل مجمعة جديدة أو عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) عن طريق تمرير معرف المحول الفريد للمحول المخصص.
نبذة عامة
في هذا المنشور، قدمنا نظرة عامة على الإصدار 7.0 من الإشراف على المحتوى، والتحليل المجمع للإشراف على المحتوى، وكيفية تحسين توقعات الإشراف على المحتوى باستخدام التحليل المجمع والإشراف المخصص. لتجربة تسميات الإشراف الجديدة والتحليل المجمع، قم بتسجيل الدخول إلى حساب AWS الخاص بك وتحقق من وحدة تحكم Amazon Rekognition لـ الإشراف على الصورة و التحليل بالجملة.
عن المؤلفين
مهدي حقي هو مهندس حلول أول في فريق AWS WWCS ، متخصص في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على AWS. إنه يعمل مع عملاء المؤسسات ، ويساعدهم على ترحيل أعباء العمل الخاصة بهم وتحديثها وتحسينها من أجل سحابة AWS. في أوقات فراغه ، يستمتع بطهي الأطعمة الفارسية وترقيع الإلكترونيات.
شيبرا كانوريا هو مدير المنتج الرئيسي في AWS. إنها شغوفة بمساعدة العملاء في حل مشكلاتهم الأكثر تعقيدًا باستخدام قوة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. قبل الانضمام إلى AWS ، أمضت Shipra أكثر من 4 سنوات في Amazon Alexa ، حيث أطلقت العديد من الميزات المتعلقة بالإنتاجية على المساعد الصوتي Alexa.
ماريا هاندوكو هو مدير أول للمنتجات في AWS. تركز على مساعدة العملاء في حل تحديات أعمالهم من خلال التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر. تستمتع في أوقات فراغها بالمشي لمسافات طويلة والاستماع إلى المدونات الصوتية واستكشاف المأكولات المختلفة.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improving-content-moderation-with-amazon-rekognition-bulk-analysis-and-custom-moderation/
- :يكون
- :ليس
- :أين
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 14
- 20
- 22
- 24
- 26%
- 50
- 60
- 7
- 91
- a
- من نحن
- الوصول
- وفقا
- حسابي
- دقة
- في
- تضيف
- مضيفا
- إضافة
- وبالإضافة إلى ذلك
- يضيف
- دعاية
- AI
- اليكسا
- الكل
- يسمح
- سابقا
- أيضا
- أمازون
- الأمازون إعادة الاعتراف
- أمازون ويب سيرفيسز
- an
- تحليل
- تحليل
- حلل
- و
- أي وقت
- API
- واجهات برمجة التطبيقات
- التطبيقات
- مناسب
- هي
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- AS
- تعيين
- المساعد
- At
- AWS
- قاعدة
- على أساس
- BE
- قبل
- أقل من
- ما بين
- المليارات
- العلامة تجارية
- استراحة
- ابني
- الأعمال
- by
- دعوة
- CAN
- قدرات
- قدرة
- الفئات
- الفئة
- التحديات
- التحقق
- اختار
- تصنيف
- المبادرة القطرية
- سحابة
- الكود
- مجموعات
- أمر
- المجتمعات
- إكمال
- يكمل
- مجمع
- عنصر
- مكونات
- الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- المفاهيم
- الثقة
- الاعداد
- كنسولات
- محتوى
- أنواع المحتوى
- باستمرار
- نسخة
- تصحيح
- خلق
- خلق
- خلق
- حرج
- حالياًّ
- على
- العملاء
- يوميا
- التاريخ والوقت
- عميق
- التعلم العميق
- تفاصيل
- بكشف أو
- الكشف عن
- كشف
- المتقدمة
- مختلف
- مباشرة
- بحث
- هل
- لا
- قيادة
- المخدرات
- e
- التجارة الإلكترونية
- كل
- بسهولة
- سهل
- سهلة الاستخدام
- إما
- الإلكترونيات
- يقضي على
- آخر
- تمكين
- تمكن
- اشتباك
- تعزيز
- ضمان
- الدخول
- مشروع
- أخطاء
- تقييم
- مثال
- ازالة
- موسع
- توسع
- خبرة
- استكشاف
- مد
- فشل
- زائف
- الميزات
- المميزات
- قليل
- قم بتقديم
- ملفات
- الاسم الأول
- ويركز
- اتباع
- متابعيك
- الأطعمة
- في حالة
- شكل
- فوستر
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- ربح
- الألعاب
- يولد
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- حبيبي
- توجيه
- يملك
- he
- مساعدة
- لها
- الهرمية
- أعلى
- جدا
- له
- كيفية
- كيفية
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- i
- ID
- تحديد
- if
- صورة
- صور
- استيراد
- تحسن
- تحسين
- in
- يشمل
- بما فيه
- الصناعات
- معلومات
- إدخال
- رؤى
- رؤيتنا
- واجهات
- حميم
- إلى
- يدخل
- IT
- وظيفة
- المشــاريــع
- انضمام
- JPG
- جسون
- القفل
- تقبيل
- L1
- l2
- تُشير
- ملصقات
- كبير
- الى وقت لاحق
- آخر
- أطلقت
- تعلم
- الأقل
- مستوى
- خط
- خطوط
- قائمة
- استماع
- موقع
- سجل
- بحث
- خفض
- آلة
- آلة التعلم
- يصنع
- مدير
- كثير
- علامة
- التسويق
- مايو..
- الوسائط
- الهجرة
- الحد الأدنى
- ML
- نموذج
- الاعتدال
- الاعتدال
- تحديث
- وحدات
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- الاسم
- قائمة الإختيارات
- حاجة
- سلبي
- السلبيات
- جديد
- لا
- موضوع
- تحصل
- of
- هجومي
- on
- مرة
- ONE
- الأمثل
- مزيد من الخيارات
- or
- طلب
- OS
- لنا
- خارج
- الناتج
- على مدى
- نظرة عامة
- صفحة
- خبز
- المعلمات
- أجزاء
- مرور
- عاطفي
- إلى
- حبوب منع الحمل
- المنصة
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- بودكاست
- سياسة
- إيجابي
- منشور
- قوة
- وتوقع
- تنبؤ
- تنبؤات
- شرط أساسي
- يقدم
- رئيسي
- مشاكل
- عملية المعالجة
- المنتج
- مدير المنتج
- المنتجات
- برمجة وتطوير
- حماية
- ثبت
- تزود
- المقدمة
- ويوفر
- بسرعة
- نطاق
- في الوقت الحقيقي
- تسلم
- منطقة
- اعتمد
- سمعة
- يتطلب
- استجابة
- نتيجة
- النتائج
- بيع بالتجزئة
- عائد أعلى
- القواعد
- يجري
- خزنة
- نفسه
- تحجيم
- العلماء
- أحرز هدفاً
- عشرات
- sdks
- الثاني
- القسم
- انظر تعريف
- حدد
- اختيار
- كبير
- الخدمة
- خدماتنا
- الجلسة
- هي
- يظهر
- مماثل
- الاشارات
- ببساطة
- حل
- الحلول
- حل
- بعض
- متخصصة
- محدد
- قضى
- إحصائيات
- الحالة
- خطوات
- تخزين
- تخزين
- هذه
- ملخص
- جدول
- التصنيف
- فريق
- تكنولوجيا
- من
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- تشبه
- هم
- عبر
- الوقت
- إلى
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- صحيح
- محاولة
- اثنان
- نوع
- أنواع
- UGC
- فريد من نوعه
- غير مرغوب فيه
- تحديث
- آخر التحديثات
- تم التحميل
- تحميل
- تستخدم
- مستخدم
- استخدام
- صالح
- التحقق من صحة
- قيمنا
- التحقق
- التحقق
- تحقق من
- الإصدار
- بواسطة
- فيديو
- مقاطع فيديو
- المزيد
- عنف
- رؤيتنا
- قم بزيارتنا
- صوت
- انتظار
- تريد
- we
- الويب
- خدمات ويب
- متى
- التي
- في حين
- سوف
- مع
- للعمل
- سير العمل
- أعمال
- X
- سنوات
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت