Amazon（アマゾン）は米国時間11月25日、情報が限られている場合でも機械学習モデルを訓練し一連の対象物を理解できる新機能 「Amazon Rekognition Custom Labels」 を発表した。
一般的に機械学習モデルは、犬他の動物との写真を見分けるために大規模なデータセットを処理する必要がある。一方、Amazon Rekognition Custom Labelsでは限られたデータセットを使用し、固有のオブジェクトグループにおける特定のユースケースのアルゴリズムを教えることができる。
Amazonは新機能を発表するブログ投稿にて「機械学習の専門家と、何百万もの高品質なラベル画像を必要とするモデルをゼロから訓練する代わりに、顧客はAmazon Rekognition Custom Labelsを使って画像解析の需要における最先端のパフォーマンスを達成できる」と伝えた。
例えば、特定のユースケースに大きな意味を持つエンジン部品のセットといった、限定された一連の情報を識別するようにモデルに指示できる。このような情報が少ない場合、ほとんどの機械学習モデルでは問題になるが、Amazon Rekognition Custom Labelsは特に少ないデータから学習するように設計されている。何百、何千という画像の代わりに、同機能はオブジェクトの識別を学習するために、10枚程度の画像でも利用できる。
Amazonは過去にACLUや株主から、顔識別を手助けするためにAmazon Rekognitionを法執行機関に販売したとして非難を受けている。今回の機能は、同様のテクノロジーをより柔軟な形で提供する。この新機能は12月3日、ラスベガスで開催されるAmazonの顧客向けカンファレンスことAWS re:Inventに合わせて公開される。
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（翻訳：塚本直樹 Twitter）