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December 07, 2017

Amazon RekognitionってどんなAI?

Amazon Rekognition
・Amazon Rekognition では、画像を分析するごとに、および顔の特徴のベクトルセットを保存するごとに料金が発生します。顔の特徴を表すベクトルは顔メタデータと呼ばれ、これをコレクションとして保存して、顔検索を実行できます。
・画像分析枠:処理画像 1,000 枚あたりの料金
・1 か月あたり画像処理* 100 万枚まで:1.00 USD
・1 か月あたり画像処理* 100 万枚超 1,000 万枚まで:0.80 USD
・1 か月あたり画像処理* 1,000 万枚超 1 億枚まで:0.60 USD
・1 か月あたり画像処理* 1 億枚超:0.40 USD
・解説:
・Amazon Rekognition は、画像の分析をアプリケーションに簡単に追加できるようにするサービスです。 Rekgnition では、画像内の物体、シーン、テキスト、顔の検出、有名人の認識、および不適切なコンテンツの識別ができます。顔を検索および比較することもできます。Rekognition の API を使えば、深層学習に基づく高度な・視覚検索やイメージ分析をアプリケーションにすばやく組み込むことができます。
・Amazon Rekognition は、Amazon のコンピュータ視覚科学者が日々何十億もの画像を分析する Prime Photos のために開発したのと同じ、実証済みで高度にスケーラブルな深層学習テクノロジーを使ったサービスです。Amazon Rekognition は、深層ニューラルネットワークモデルを使用して、画像に写っている幾千もの物や状況を検出し、ラベル付けします。今後も継続的に新たなラベルや顔認識機能が追加されていく予定です。
・Rekognition の API を使用すると、強力なビジュアル検索および探索を簡単にアプリケーションに構築できます。Amazon Rekognition では、分析する画像と保存する顔のメタデータに対してのみ支払います。最低料金や前払いの義務は発生しません。

深層学習とは何ですか?
・深層学習は機械学習の一分野です。また、人工知能の重要な分野でもあります。複数の線形変換および非線形変換で構成される複数の処理レイヤーがある深層グラフを使用して、生のデータから高度な抽象化を行うことが目的です。深層学習は、おおまかにいうと脳内の情報処理と通信のモデルに基づいています。深層学習では、人間が作成した特徴を、非常に大量の注釈付きデータから学習した特徴に置き換えます。深層グラフ内の数十万のパラメータを効果的なアルゴリズムで反復的に計算することで学習を行います。
・深層畳み込みニューラルネットワーク (CNN) やリカレントニューラルネットワークなどのいくつかの深層学習アーキテクチャが、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理、およびオーディオ認識に適用され、さまざまなタスクで最先端の成果が実現しています。
・Amazon Rekognition は、Amazon AI の一連のサービスの一部です。Amazon AI の各サービスは深層学習を利用して、画像の認識、テキストからリアルな音声への変換、直感的な会話型テキストおよび音声インターフェイスの作成を行います。

PI研のコメント(facebook):
・Amazonが11/29に発表したAWSのAI、6つの内、興味深いAIがこのAmazon Rekognitionです。他のAIももちろん気になりますが、このAmazon Rekognitionは特にAIらしいAIともいえ、実務的にも様々な応用がすでにはじまっており、今後も様々な分野で活用されてくるといえます。料金表も公明正大で、「画像を分析するごとに、および顔の特徴のベクトルセットを保存するごとに料金が発生」であり、処理画像 1,000 枚あたりの料金として、「1 か月あたり画像処理 100 万枚まで:1.00 USD」からはじまり、ボリュームディカウントが適用されます。「最低料金や前払いの義務は発生しません」とのことですので、使った分だけ払う仕組みです。AIは何を活用しているかですが、深層学習、「深層畳み込みニューラルネットワーク (CNN) やリカレントニューラルネットワークなどのいくつかの深層学習アーキテクチャ」を使っているとのことです。それにしても、AIがここまで身近になり、普通にクラウドで使えるようになるとはびっくりです。もう画像、映像を含むデータをはじめ、あらゆるデータを単に分析する時代は終わったといえ、今後はAIをいかに活用し、データを分析するかが問われる段階に入ったといえます。しかも、それがクラウドで普通にできてしまう時代がAWSによって実現したといえ、これにより、どう日常生活が変わり、ビジネスが変わってゆくのか、2018年度はその最初の1年、スタートとなるといえます。その意味で、2018年度は、自らのビジネスを含め、あらゆるビジネスモデルを根本から見なおすことになりそうです。

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December 7, 2017 |

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