為什麼選擇 Amazon Rekognition 內容審核？
Amazon Rekognition 內容審核運用機器學習 (ML) 自動化與簡化影像和影片審核工作流程，而不需要 ML 經驗。透過全受管 API 和可自訂的審核規則，有效處理數百萬個的影像和影片，同時偵測不適當或不需要的內容，來確保使用者的安全和業務合規。只需按實際用量付費，不需要最低費用、授權或預付費用。
Amazon Rekognition 內容審核的優勢
使用案例
客戶
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CoStar
對於 CoStar，上傳至我們平台的影像必須遵守我們的最終使用者協議條款，並且不包含不當內容，這樣我們才能確保一個包容、安全和資料驅動型使用者社群。Amazon Rekognition 的 Content Moderation API 讓我們能夠輕鬆建置解決方案，以自動分析所有上傳的影像，從而高效地向客戶交付高價值產品。Amazon Rekognition 提供了一套預先訓練的電腦視覺 API，再加上內容審核、文字偵測和物件偵測，使我們收到的影像更容易被發現，讓我們的社群更具包容性，從而幫助我們進一步改進我們的產品。Amazon Rekognition 讓我們能夠快速行動，透過其預先訓練的模型將 AI 智慧新增至我們的系統中，從而協助我們專注於為房地產行業提供獨特的解決方案。
CoStar Group 首席軟體工程師 Mark Osborn -
Dream11
Dream11 允許使用者發布影片和圖片，並在群聊中共用影像。該公司每天使用 Amazon Rekognition 自動對數千種資產進行媒體分析，作為其內容審核流程的一部分，以便為其 1 億使用者提供保護，同時為他們帶來引人入勝的體驗。
我們做出的每一個決定都以資料和技術為後盾，我們會考慮各種指標，不斷新增有助於留住客戶的『令人驚嘆的因素』。AWS 提倡使用者至上的文化，提供直觀的雲端原生服務，協助我們快速啟動，而無需任何相依項。各種 AWS 技術產品協助我們開發原型，並使其能夠非常快速地投入使用，即使大規模也是如此。這讓我們在速度至關重要的市場上具有競爭優勢。
Dream11 工程副總裁 Praveen Jain -
SmugMug
SmugMug 經營著兩個非常大型的線上相片平台 SmugMug 和 Flickr，讓超過 1 億的會員能夠安全地儲存、搜尋、分享和銷售數百億張相片。Flickr 是全球最大的以攝影師為中心的社區，讓世界各地的攝影師能夠找到自己的靈感，相互聯繫，並與世界分享他們的激情。
作為一個大型的全球平台，不需要的內容對我們社群的健康構成極大的風險，並可能對攝影師不友好。我們使用 Amazon Rekognition 的內容審核功能，來尋找並正確標記不需要的內容，從而為我們的社群提供安全和友好的體驗。以 Flickr 的龐大規模，在沒有 Amazon Rekognition 的情況下做到這一點幾乎不可能。現在，藉助 Amazon Rekognition 的內容審核，我們的平台可以自動探索和突出更符合我們會員期望的精彩攝影作品，從而促進我們激發、聯繫和與大家分享藝術的使命。
SmugMug 共同創辦人、執行長兼首席技客 Don MacAskill -
ZOZO Inc.
ZOZO, Inc. 擁有並經營日本最大的時尚電子商務網站 ZOZOTOWN 和 WEAR (分享服裝款式和穿搭的社交網路)，並為時尚愛好者提供更具多樣化的服務。
每天都有使用者在 WEAR 上發佈大量圖片，我們需要檢查每一張圖片以確保其符合服務指南。我們以 Amazon Rekognition 內容審核 API 為基礎建置解決方案，可自動檢查以分析使用者在 Amazon S3 中張貼和儲存的內容。Amazon Rekognition 透過自動分析影像，協助我們將手動內容審查程序減少多達 40%。我們還能夠在人員無法確定影像是否適當時減少上報給主管的審查數量，因這會減緩內容操作速度。
ZOZO, Inc. 品牌解決方案開發部門工程師 Yu Shigetani