Learning)による画像検出と認識が行えるサービスです。ジに掲載されていた例を元にまとめてみます。含まれている、という分析結果が得られます。分析結果はラベル(人物、岩、など)とそれぞれの精度(90%)の情報から構成されます。open(瞳が開いている)、Happy(幸せそう)、Smiling(笑っている)などのラベルと、その精度情報が分析結果として得られます。comparison(顔の類似度比較)2つの画像ファイル、または画像ファイルと以前に認識した顔の情報(顔ベクトル)を入力として、同じ人かを類似度(Similarity)の数値で分析できます。Consoleにはデモ機能があり、手軽にどんな結果が得られるかの確認ができます。こちらを使ってみました。(Ireland)のリージョンでのみ使用可能とのことです。Virginia)で試してみました。SDKsのリンクがあります。Demoをクリックしてデモ画面へ進みます。detectionのデモ画面が表示され、Sample画像の分析結果が得られます。スケボー、スポーツ、などの状況が適切に分析されていることがわかります。続いて、分析したい画像をアップロードしてみます。画面中央下部のUploadボタンをクリックして、ダイアログから分析したい画像を選択します。今回は先日のAWSコンサルティング部合宿にて卓球をしている弊社メンバーの写真を入力画像として使用してみました。アップロードが終了すると、すぐに分析結果が得られました。Pongつまり卓球を行っていることが分析されていました!すごい。Console上でResponseというかたちでJSON形式のデータが確認できました。精度50%以上のものが列挙されているようです。「Blackboard(黒板)」のラベルも付与されていますね。ついてお伝えしました。デモ機能を使ってみた感触としては、こんなに簡単に高度な画像分析ができるのか!というものです。アプリケーションとの連携で色々なサービスへの発展ができるのではないかと思います。comparisonのデモ機能、そして肝心のSDKとの連携についても、追ってまとめてみたいと思います。791,806クラスメソッドAWSチーム清水です。トレードマークは帽子と黒ぶちメガネ。リモート】クラスメソッドの会社説明会を開催しますクラスメソッドでは、AWS・AI・ビッグデータ・モバイルなどの技術職や営業のメンバーとして一緒にお仕事をする仲間を大募集しています。#cmdevio新型コロナウイルスの感染拡大を受け、本イベントを延期させていただくことになりました(開催時期未定)。お申し込みいただいた皆様には大変申し訳ございませんが、何卒ご理解いただけますようよろしくお願いいたします。AWSについてライトに色んな情報交換をしましょう。カフェ店長のオカノです。今日はオフィスに用があるので、通勤ラッシュを避けて出社しました。この子は新メンバーのさめくんです。在宅勤務が推奨されているのでオフィスが閑散としており、すこしさみしそうです。使いたいときの注意点を書きました。本が出ていたので読んでみたところよかったので紹介させていただきます。