#100DíasdeAWS | Día 38 | AWS Rekognition

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¡Hola a todos y feliz jueves!

Hoy hablaremos sobre AWS Rekognition, que es un servicio ML de AWS que se utiliza para identificar objetos, personas, texto, escenas y actividades en imágenes y videos, así como para detectar cualquier contenido inapropiado.

Amazon Rekognition también proporciona análisis faciales de alta precisión y capacidades de búsqueda facial que puede usar para detectar, analizar y comparar rostros para una amplia variedad de casos de uso de verificación de usuarios, conteo de personas y seguridad pública.

Puedo ser ampliamente utilizado en muchas aplicaciones y contextos diferentes, lo que lo convierte en una herramienta realmente poderosa e interesante de usar.

Amazon Rekognition es un servicio completamente administrado que puede escalar hacia arriba y hacia abajo automáticamente según las necesidades de su negocio. No necesita crear y administrar su propia infraestructura de ML. Puede entregar rápidamente aplicaciones confiables, escalables y seguras con tecnología de visión artificial y pagar solo por las imágenes y los videos que analiza.

Puede abordar tareas que no se pueden realizar manualmente, como analizar millones de imágenes y videos en minutos. También puede aumentar la productividad de la fuerza laboral y minimizar los errores al aumentar las tareas de revisión visual humana engorrosas y repetitivas con el aprendizaje automático.

También puede agregar rápidamente una amplia gama de API de visión por computadora preentrenadas a sus aplicaciones en cuestión de horas, sin la necesidad de recopilar datos y construir modelos de visión por computadora desde cero. Si tiene requisitos únicos, puede usar AutoML para entrenar y alojar automáticamente modelos de ML personalizados cargando tan solo diez imágenes etiquetadas.

Echemos un vistazo a algunos casos de uso que puede aplicar a Rekognition. Como dije antes, tiene innumerables casos de uso.

Análisis de medios: Puede automatizar muy fácilmente la detección de cualquier error de edición y errores de producción.

Haga que el contenido se pueda buscar: Puede extraer metadatos significativos de caras e imágenes en general para permitir que se busquen y encuentren más fácilmente.

Marque el contenido inapropiado: Utilizando metadatos detallados obtenidos del análisis, puede crear sus propias reglas en función de lo que se considere apropiado para la cultura y la demografía de sus usuarios.

Habilite la verificación de identidad digital: Permita que sus aplicaciones y flujos de trabajo integren la verificación de identidad, utilizando reglas personalizadas y flujos de trabajo de autenticación.

Identifique productos, puntos de referencia y marcas: Puede imaginar cuántos casos de uso podría tener, desde mapas interactivos, información turística y mucho más.

Como puedes imaginar, es una herramienta muy poderosa, con muchos casos de uso incluso más allá de los ejemplos que hemos explorado aquí.

Estén atentos a mi canal de YouTube, porque haré un seguimiento sobre Rekognition.

¡Gracias por leer, y que tengas un hermoso día!

Post Original Jack Lavelle