कंपनियां जुड़ाव के लिए उपयोगकर्ता-जनित छवियों और वीडियो पर तेजी से भरोसा कर रही हैं। ग्राहकों को उत्पाद की तस्वीरें साझा करने के लिए प्रोत्साहित करने वाले ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म से लेकर उपयोगकर्ता-जनित वीडियो और छवियों को बढ़ावा देने वाली सोशल मीडिया कंपनियों तक, जुड़ाव के लिए उपयोगकर्ता सामग्री का उपयोग करना एक शक्तिशाली रणनीति है। हालाँकि, यह सुनिश्चित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है कि यह उपयोगकर्ता-जनित सामग्री आपकी नीतियों के अनुरूप है और आपके उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुरक्षित ऑनलाइन समुदाय को बढ़ावा देती है।
कई कंपनियां वर्तमान में अनुपयुक्त उपयोगकर्ता-जनित सामग्री को प्रबंधित करने के लिए मानव मॉडरेटर पर निर्भर हैं या उपयोगकर्ता की शिकायतों पर प्रतिक्रियात्मक रूप से प्रतिक्रिया देती हैं। ये दृष्टिकोण पर्याप्त गुणवत्ता या गति पर लाखों छवियों और वीडियो को प्रभावी ढंग से मॉडरेट करने के लिए स्केल नहीं करते हैं, जिससे खराब उपयोगकर्ता अनुभव, स्केल प्राप्त करने के लिए उच्च लागत, या यहां तक कि ब्रांड प्रतिष्ठा को संभावित नुकसान होता है।
इस पोस्ट में, हम चर्चा करते हैं कि कस्टम मॉडरेशन सुविधा का उपयोग कैसे करें अमेज़ॅन रेकग्निशन आपके पूर्व-प्रशिक्षित सामग्री मॉडरेशन एपीआई की सटीकता को बढ़ाने के लिए।
अमेज़ॅन रिकॉग्निशन में सामग्री मॉडरेशन
अमेज़ॅन रिकॉग्निशन एक प्रबंधित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सेवा है जो छवियों और वीडियो से जानकारी और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित और अनुकूलन योग्य कंप्यूटर विज़न क्षमताएं प्रदान करती है। ऐसी ही एक क्षमता है अमेज़न मान्यता सामग्री मॉडरेशन, जो छवियों और वीडियो में अनुचित या अवांछित सामग्री का पता लगाता है। अमेज़ॅन रिकॉग्निशन 10 शीर्ष-स्तरीय मॉडरेशन श्रेणियों (जैसे हिंसा, स्पष्ट, शराब, या ड्रग्स) और 35 दूसरे-स्तरीय श्रेणियों के साथ अनुचित या अवांछित सामग्री को लेबल करने के लिए एक पदानुक्रमित वर्गीकरण का उपयोग करता है। ईकॉमर्स, सोशल मीडिया और गेमिंग जैसे उद्योगों के ग्राहक अपनी ब्रांड प्रतिष्ठा की रक्षा करने और सुरक्षित उपयोगकर्ता समुदायों को बढ़ावा देने के लिए अमेज़ॅन रिकॉग्निशन में सामग्री मॉडरेशन का उपयोग कर सकते हैं।
छवि और वीडियो मॉडरेशन के लिए अमेज़ॅन रिकॉग्निशन का उपयोग करके, मानव मॉडरेटर को सामग्री के बहुत छोटे सेट की समीक्षा करनी होती है, आमतौर पर कुल मात्रा का 1-5%, जो पहले से ही सामग्री मॉडरेशन मॉडल द्वारा चिह्नित किया गया है। यह कंपनियों को अधिक मूल्यवान गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने और फिर भी उनकी मौजूदा लागत के एक अंश पर व्यापक मॉडरेशन कवरेज प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
अमेज़ॅन रिकॉग्निशन कस्टम मॉडरेशन का परिचय
अब आप कस्टम मॉडरेशन सुविधा के साथ अपने व्यवसाय-विशिष्ट डेटा के लिए रिकॉग्निशन मॉडरेशन मॉडल की सटीकता बढ़ा सकते हैं। आप एक कस्टम एडॉप्टर को 20 घंटे से भी कम समय में 1 एनोटेटेड छवियों के साथ प्रशिक्षित कर सकते हैं। ये एडाप्टर उच्च सटीकता के साथ प्रशिक्षण के लिए उपयोग की जाने वाली छवियों का पता लगाने के लिए मॉडरेशन मॉडल की क्षमताओं का विस्तार करते हैं। इस पोस्ट के लिए, हम अल्कोहल मॉडरेशन लेबल की सटीकता को बढ़ाने के लिए एक नमूना डेटासेट का उपयोग करते हैं जिसमें अल्कोहल युक्त पेय (असुरक्षित माने जाने वाले) के साथ सुरक्षित छवियां और छवियां दोनों शामिल हैं।
प्रशिक्षित एडॉप्टर की विशिष्ट आईडी मौजूदा को प्रदान की जा सकती है डिटेक्टमॉडरेशनलेबल इस एडाप्टर का उपयोग करके छवियों को संसाधित करने के लिए एपीआई ऑपरेशन। प्रत्येक एडाप्टर का उपयोग केवल उस AWS खाते द्वारा किया जा सकता है जिसका उपयोग एडाप्टर को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया गया डेटा उस AWS खाते में सुरक्षित और संरक्षित रहता है। कस्टम मॉडरेशन सुविधा के साथ, आप बिना किसी मशीन लर्निंग (एमएल) विशेषज्ञता के, अपने विशिष्ट मॉडरेशन उपयोग के मामले में बेहतर प्रदर्शन के लिए रिकॉग्निशन पूर्व-प्रशिक्षित मॉडरेशन मॉडल को तैयार कर सकते हैं। आप कस्टम मॉडरेशन के लिए प्रति उपयोग भुगतान मूल्य निर्धारण मॉडल के साथ पूरी तरह से प्रबंधित मॉडरेशन सेवा के लाभों का आनंद लेना जारी रख सकते हैं।
समाधान अवलोकन
कस्टम मॉडरेशन एडॉप्टर के प्रशिक्षण में पाँच चरण शामिल हैं जिन्हें आप इसका उपयोग करके पूरा कर सकते हैं एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल या एपीआई इंटरफ़ेस:
- एक प्रोजेक्ट बनाएं
- प्रशिक्षण डेटा अपलोड करें
- छवियों पर जमीनी सच्चाई का लेबल लगाएं
- एडॉप्टर को प्रशिक्षित करें
- एडाप्टर का प्रयोग करें
आइए कंसोल का उपयोग करके इन चरणों पर अधिक विस्तार से चलें।
एक प्रोजेक्ट बनाएं
एक प्रोजेक्ट आपके एडॉप्टर को संग्रहीत करने के लिए एक कंटेनर है। आप विभिन्न प्रशिक्षण डेटासेट के साथ एक प्रोजेक्ट के भीतर कई एडेप्टर को प्रशिक्षित कर सकते हैं ताकि यह आकलन किया जा सके कि कौन सा एडेप्टर आपके विशिष्ट उपयोग के मामले में सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। अपना प्रोजेक्ट बनाने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- Amazon Rekognition कंसोल पर, चुनें कस्टम मॉडरेशन नेविगेशन फलक में
- चुनें प्रोजेक्ट बनाएं.
- के लिए परियोजना का नाम, अपने प्रोजेक्ट के लिए एक नाम दर्ज करें।
- के लिए एडाप्टर का नाम, अपने एडॉप्टर के लिए एक नाम दर्ज करें।
- वैकल्पिक रूप से, अपने एडॉप्टर के लिए एक विवरण दर्ज करें।
प्रशिक्षण डेटा अपलोड करें
आप कम से कम 20 नमूना छवियों के साथ शुरुआत कर सकते हैं ताकि मॉडरेशन मॉडल को अनुकूलित किया जा सके ताकि कम गलत सकारात्मकताओं का पता लगाया जा सके (ऐसी छवियां जो आपके व्यवसाय के लिए उपयुक्त हैं लेकिन मॉडल द्वारा मॉडरेशन लेबल के साथ चिह्नित की गई हैं)। झूठी नकारात्मकताओं को कम करने के लिए (ऐसी छवियां जो आपके व्यवसाय के लिए अनुपयुक्त हैं लेकिन मॉडरेशन लेबल के साथ चिह्नित नहीं होती हैं), आपको 50 नमूना छवियों के साथ शुरुआत करनी होगी।
आप एडाप्टर प्रशिक्षण के लिए छवि डेटासेट प्रदान करने के लिए निम्नलिखित विकल्पों में से चयन कर सकते हैं:
निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- इस पद के लिए, चयन करें S3 बकेट से चित्र आयात करें और अपना S3 URI दर्ज करें।
किसी भी एमएल प्रशिक्षण प्रक्रिया की तरह, अमेज़ॅन रिकॉग्निशन में एक कस्टम मॉडरेशन एडॉप्टर को प्रशिक्षित करने के लिए दो अलग-अलग डेटासेट की आवश्यकता होती है: एक एडॉप्टर को प्रशिक्षित करने के लिए और दूसरा एडॉप्टर के मूल्यांकन के लिए। आप या तो एक अलग परीक्षण डेटासेट अपलोड कर सकते हैं या प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए अपने प्रशिक्षण डेटासेट को स्वचालित रूप से विभाजित करना चुन सकते हैं।
- इस पद के लिए, चयन करें स्वतः विभाजन.
- चुनते हैं ऑटो-अपडेट सक्षम करें यह सुनिश्चित करने के लिए कि सामग्री मॉडरेशन मॉडल का नया संस्करण लॉन्च होने पर सिस्टम स्वचालित रूप से एडाप्टर को पुनः प्रशिक्षित करता है।
- चुनें प्रोजेक्ट बनाएं.
छवियों पर जमीनी सच्चाई का लेबल लगाएं
यदि आपने बिना एनोटेटेड छवियां अपलोड की हैं, तो आप मॉडरेशन टैक्सोनॉमी के अनुसार छवि लेबल प्रदान करने के लिए अमेज़ॅन रिकॉग्निशन कंसोल का उपयोग कर सकते हैं। निम्नलिखित उदाहरण में, हम उच्च सटीकता के साथ छिपे हुए अल्कोहल का पता लगाने के लिए एक एडॉप्टर को प्रशिक्षित करते हैं, और ऐसी सभी छवियों को अल्कोहल लेबल के साथ लेबल करते हैं। अनुपयुक्त न समझी जाने वाली छवियों को सुरक्षित के रूप में लेबल किया जा सकता है।
एडॉप्टर को प्रशिक्षित करें
सभी छवियों को लेबल करने के बाद, चुनें प्रशिक्षण शुरू करो प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू करने के लिए. अमेज़ॅन रिकॉग्निशन प्रशिक्षण के लिए प्रदान की गई विशिष्ट प्रकार की छवियों पर बढ़ी हुई सटीकता के लिए एक एडाप्टर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अपलोड किए गए छवि डेटासेट का उपयोग करेगा।
कस्टम मॉडरेशन एडॉप्टर प्रशिक्षित होने के बाद, आप सभी एडॉप्टर विवरण देख सकते हैं (adapterID
, test
और training
मेनिफेस्ट फ़ाइलें) में एडाप्टर प्रदर्शन अनुभाग।
RSI एडाप्टर प्रदर्शन पूर्व-प्रशिक्षित मॉडरेशन मॉडल की तुलना में अनुभाग झूठी सकारात्मकता और झूठी नकारात्मकता में सुधार प्रदर्शित करता है। अल्कोहल लेबल का पता लगाने के लिए हमने जिस एडॉप्टर को प्रशिक्षित किया है, वह परीक्षण छवियों में झूठी नकारात्मक दर को 73% तक कम कर देता है। दूसरे शब्दों में, एडॉप्टर अब पूर्व-प्रशिक्षित मॉडरेशन मॉडल की तुलना में 73% अधिक छवियों के लिए अल्कोहल मॉडरेशन लेबल की सटीक भविष्यवाणी करता है। हालाँकि, झूठी सकारात्मकता में कोई सुधार नहीं देखा गया है, क्योंकि प्रशिक्षण के लिए कोई गलत सकारात्मक नमूने का उपयोग नहीं किया गया था।
एडाप्टर का प्रयोग करें
बढ़ी हुई सटीकता प्राप्त करने के लिए आप नए प्रशिक्षित एडाप्टर का उपयोग करके अनुमान लगा सकते हैं। ऐसा करने के लिए, अमेज़ॅन रिकॉग्निशन को कॉल करें DetectModerationLabel
एक अतिरिक्त पैरामीटर के साथ एपीआई, ProjectVersion
, जो अद्वितीय है AdapterID
एडाप्टर का. निम्नलिखित का उपयोग करते हुए एक नमूना आदेश दिया गया है AWS कमांड लाइन इंटरफ़ेस (एडब्ल्यूएस सीएलआई):
निम्नलिखित का उपयोग करते हुए एक नमूना कोड स्निपेट है पायथन Boto3 लाइब्रेरी:
प्रशिक्षण के लिए सर्वोत्तम अभ्यास
आपके एडॉप्टर के प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए, एडॉप्टर को प्रशिक्षित करने के लिए निम्नलिखित सर्वोत्तम प्रथाओं की अनुशंसा की जाती है:
- नमूना छवि डेटा को उन प्रतिनिधि त्रुटियों को कैप्चर करना चाहिए जिनके लिए आप मॉडरेशन मॉडल सटीकता में सुधार करना चाहते हैं
- केवल झूठी सकारात्मकता और झूठी नकारात्मकता के लिए त्रुटि छवियां लाने के बजाय, आप बेहतर प्रदर्शन के लिए सच्ची सकारात्मकता और सच्ची नकारात्मकता भी प्रदान कर सकते हैं
- प्रशिक्षण के लिए यथासंभव अधिक से अधिक एनोटेटेड छवियाँ प्रदान करें
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने नए अमेज़ॅन रिकॉग्निशन कस्टम मॉडरेशन फीचर का गहन अवलोकन प्रस्तुत किया है। इसके अलावा, हमने कंसोल का उपयोग करके प्रशिक्षण करने के चरणों को विस्तृत किया है, जिसमें इष्टतम परिणामों के लिए सर्वोत्तम अभ्यास भी शामिल हैं। अतिरिक्त जानकारी के लिए, अमेज़ॅन रिकॉग्निशन कंसोल पर जाएं और कस्टम मॉडरेशन सुविधा का पता लगाएं।
अमेज़ॅन रिकॉग्निशन कस्टम मॉडरेशन अब आम तौर पर उन सभी AWS क्षेत्रों में उपलब्ध है जहां Amazon Recognition उपलब्ध है।
इस बारे में अधिक जानें AWS पर सामग्री मॉडरेशन. की ओर पहला कदम बढ़ाएं AWS के साथ अपने सामग्री मॉडरेशन संचालन को सुव्यवस्थित करना.
लेखक के बारे में
शिप्रा कनोरिया AWS में प्रधान उत्पाद प्रबंधक हैं। उन्हें मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शक्ति से ग्राहकों की सबसे जटिल समस्याओं को हल करने में मदद करने का जुनून है। AWS में शामिल होने से पहले, शिप्रा ने Amazon Alexa में 4 साल से अधिक समय बिताया, जहाँ उन्होंने Alexa वॉयस असिस्टेंट पर उत्पादकता से संबंधित कई सुविधाएँ लॉन्च कीं।
आकाश दीप सिएटल में स्थित एक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियरिंग मैनेजर है। उन्हें कंप्यूटर विज़न, एआई और वितरित सिस्टम पर काम करना अच्छा लगता है। उनका मिशन ग्राहकों को जटिल समस्याओं का समाधान करने और AWS रिकॉग्निशन के साथ मूल्य बनाने में सक्षम बनाना है। काम के अलावा, वह लंबी पैदल यात्रा और यात्रा का आनंद लेते हैं।
लाना झांगो AWS WWSO AI सर्विसेज टीम में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं, जो कंटेंट मॉडरेशन, कंप्यूटर विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और जेनरेटिव AI के लिए AI और ML में विशेषज्ञता रखते हैं। अपनी विशेषज्ञता के साथ, वह AWS AI/ML समाधानों को बढ़ावा देने और सोशल मीडिया, गेमिंग, ई-कॉमर्स, मीडिया, विज्ञापन और मार्केटिंग सहित विभिन्न उद्योगों में अपने व्यावसायिक समाधानों को बदलने में ग्राहकों की सहायता करने के लिए समर्पित है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/announcing-rekogniton-custom-moderation-enhance-accuracy-of-pre-trained-rekognition-moderation-models-with-your-data/
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